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關於resnet論文在 ResNet论文解读的評價

resnet論文在雷司紀的小道投資 Facebook 的最佳解答

2020-09-16 16:10:31 有 81 人按讚

#Adobe 財報優於預期，ARR(annualized recurring revenue)增加4.6億美金，同比增長24%，盤後大漲 2% 以上，股價突破到 510 美金。
👉https://rayskyinvest.org.in/ADBE-2020財報

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自從看了 2018 年的 Sneak Peeks 發表會後，我決定開始關注 #Adobe ，理由很簡單，當時正好研究所就是在做 AI ，同時對這間公司所掌握的 AI 技術產生極大的興趣，因此就一邊蒐集資料、一邊研讀相關論文，不知不覺兩年就過去了......

2019 年 11 月，我在分享自己關注並投資 #ADBE 的理由，當時股價才 280 左右，如今已經上漲到 510 了！

記得不少人當時說想等它跌下來再進場，也有人說已經漲到 380 了下次再關注，但像這種具有強大護城河、擁有技術城牆的公司來說，長期來看只會繼續突破新高，大多數人所期待的「回跌再買」這件事往往很難實踐。

最近看到很多人開始討論 Adobe，因此就把之前整理的資料分享出來，主要都是和 AI 技術有關的，有興趣的人可以自行拿去參考！

也歡迎大家在下面留言分享，你對 Adobe 這支股票的看法及心得囉！

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【Adobe 擁有的 AI 技術 (蒐集時間：2018-2020)】

「回溯 PS 後的圖片技術」：也就是把修過的圖片，還原成本來狀態(技術上，是將 ResNet 做變型) https://buzzorange.com/techorange/2019/06/20/ai-reverse-photoshop/

「研發出 CNN 的平行不變性」：簡單說，CNN是AI在圖片處理上一個很重要的技術，主要是過去有「只要圖像一平移，CNN就認不出來了」的問題，如今已被解決！
https://bangqu.com/49Shk9.html

「2D 圖轉換成 3D圖技術」：這是由一位實習生(現已任職Google)開發，使用了Mask R-CNN 的模型做變化，最後做出相當了不起的應用！
https://bangqu.com/ow6411.html

「精細截圖技術」：如果說你今天有一張狗狗的照片，你要如何將狗狗的身形從照片中擷取下來呢，並且連毛髮都精細截圖？
https://bangqu.com/y2Cvud.html

「修圖、影像剪輯上的應用」
https://www.uisdc.com/adobe-new-technology
https://technews.tw/2019/09/17/adobe-premiere-pro-auto-reframe/

「在 AR 上的應用，拿既有素材製作成AR影像並發表」
https://www.adobe.com/tw/products/aero.html

「打擊不實合成圖！ Adobe發表AI工具可偵測出「修圖」痕跡」
https://newtalk.tw/news/view/2019-11-07/322702

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投資美股、加密貨幣為主！基礎觀念教學文能幫助大家少走一些歪路，同時建立良好投資環境和討論氛圍整理各種最新投資時事資訊，透過思考力推論出下一個投資機會

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By DeepBelief.ai 深度學習

2020-08-20 23:29:03 有 72 人按讚

使用FP16替代FP32是常見的加速策略，但後遺症是精度的喪失，但是現在ReActNet可以在最極端的二值化網路下取得比fp32 Resnet更好的精確度，可以說是里程碑等級的論文
https://mp.weixin.qq.com/s/GKcP3buzUl24qlGRzSFWYA

Tags: resnet論文

DeepBelief.ai 深度學習

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AsiaMiner是資料採礦、風險管理、海量數據分析的技術領導廠商，專精微軟商業智慧以及IBM SPSS資料採礦平台，也是台灣第一個第一家同時取得IBM SPSS Statistics 以及Modeler專業認證之經銷商

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By 工研院巨量資訊科技中心 - ITRI

2017-10-23 15:43:20 有 5 人按讚

DeepMind 從完全 Zero Knowledge (零知識) 訓練出史上最強的圍棋程式 AlphaGo Zero, 真的是非常偉大的成就, 絕對是歷史性的. 試想若很多應用問題也可以是從 "零" 開始呢? 這至少開啟了一頁新的研究領域.

不過這裡, 我想來探討一個大眾比較沒有關注到的問題, 甚至常常被 misleading 的問題, 那就是 AlphaGo Zero 背後的計算資源問題. 雖然 AlphaGo Zero 已經比 AlphaGo Lee 版本乾淨俐落, 效率高, 但是其計算量實際上仍是非常驚人,

我們的估計至少用了千顆 TPU!!!

附上的兩個連結, 他們也估計 AlphaGo Zero 大約用了數千顆 TPU.
https://groups.google.com/forum/…
https://www.reddit.com/…/alphago_zero_learning_fr…/dokj1uz/…

許多媒體報導(包括搜狐, 鏡報, ...) 「AlphaGo Zero在三天的時間用4個TPU，和自己對打490萬場棋，最後以100比0擊敗了他的哥哥AlphaGo；但AlphaGo用48個TPU，花了數個月時間學習3,000萬場棋局，才打敗人類。」這似乎是說用 4 個TPU和自己對打490萬場棋, 就可以了. 這與我們的了解差距很大.

那千顆 TPU以上是甚麼概念呢?

由於TPU一般人尚無法使用到, 我就用大家比較熟悉且CP值非常高的 GPU, GTX 1080 Ti, 來比較, 這也是我們 CGI 使用的 GPU, 我們的估算是:

約等同於使用萬顆1080Ti以上.

首先, 這裡透露一下, AlphaGo Zero 用的 resnet 與我們 CGI 用的幾乎一樣, 因此我們可以從我們的數據推估:
DeepMind 用的 20-block, 模擬一個盤面約 2.2毫秒 (2.2 ms / simulation)
DeepMind 用的 40-block, 模擬一個盤面約 4.4毫秒 (4.4 ms / simulation)

依據論文, 整個訓練最主要的 bottleneck 在於自我對弈的計算, 總計算量如下:
* 20-block版本對弈了490萬盤 (4.9M game), 40-block版本對弈了2900萬盤 (29M game)
* 每盤棋保守假設平均200手 (200 moves/game)
* 每一手棋需要模擬1600次 (1600 simulations/move)
* 每次模擬時間: 2.2 ms (20-block版本), 4.4 ms (40-block版本) 如上.

其實大家簡單換算一下就可以得到以下數據:

AlphaGo Zero 的 20-block 版本:
若用一顆 1080 Ti, 總時間是 4.9M*200*1600*2.2/1000 ~= 34億秒 ~= 40000天 ~= 109年
若用100顆, 需要約 1.1年
若用1000顆, 需要約 40天

AlphaGo Zero 的 40-block 版本:
若用一顆 1080 Ti, 總時間是 29M*200*1600*4.4/1000 ~= 409億秒 ~= 470000天 ~= 1294年
若用100顆, 需要 13年
若用1000顆, 需要 15月 (466天)

從上述分析, 也可以得到以下結論:

1. 從另外一個角度看, DeepMind 僅40天就可以把 40-block 版本練起來, 換算一下, DeepMind 等於用了約12000顆 1080 Ti.

2. 若以上的分析沒有錯誤, 我們預計在今年 12 月的圍棋比賽(只剩下50天左右), 騰訊的絕藝幾乎是絕對的贏家, 因我們相信除了騰訊以外, 似乎沒有其他參賽者能擁有這麼多的GPU (DeepZenGo雖不少, 但也沒有這麼多). 因此, 除非有人發想出更好的 optimization 演算法或除非有其他大公司冒出來, 騰訊的絕藝必然奪冠, 不太有懸念!

以上若有任何錯誤, 歡迎指正. 謝謝!

吳毅成

Tags: resnet論文

工研院巨量資訊科技中心 - ITRI

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巨量資料已成為全球資訊及服務的新趨勢，資產價值從過去有形轉變至無形，「資料」儼然成為企業最重要的資產之一，「資料」將成為資訊經濟時代的新石油。面對全球化的國際競爭，巨量資料分析將對未來我國產業產生優化，台灣長期以硬體組裝與生產為主，巨量資料分析技術將可強化我國在製造業，以及服務業的競爭力。巨資中心的成立任務有二，其一是建立智慧分析技術，協助資訊軟體業建立知識經濟核心能力；其二，是切入智慧分析應用，協助相關產業提昇生產力、創造新商機。巨資中心執行的策略將是善用工研院跨領域整合之優勢，選擇台灣具獨特優勢之應用領域切入；並結合Social, Local, Mobile、智慧聯網（Internet of Things；IOT）、開放源碼（Open Source）、開放資料（Open Data）等重要趨勢，與國內外產學研合作，加速帶動技術與產業的發展。巨資中心技術核心能量將涵蓋跨領域的需求，提供產業所需的智慧分析與機器學習演算法等核心技術，建構巨量資料及開放資料分析應用所需之運算平台，以巨量資料之創新應用情境來進行服務設計與商業模式，提供全方位的巨量資料解決方案。

巨量資料的智慧分析，透過跨領域應用，提供全方位的應用與服務解決方案。

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