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TuGraph Analytics图数据集成:表到图的最后一公里
小伙伴们想玩一玩图计算,数据的导入工作总是绕不开的一个环节。为了降低大家数据导入操作的成本,提升图计算的整体使用体验,TuGraph Analytics推出了“图数据集成”能力,帮助大家通过简单配置完成数据导入工作。
阿里云欧阳欣:阿里云安全大模型正式投入使用
2023年云栖大会,阿里云安全正式宣布基于通义千问大模型训练的安全大模型投入使用。首期开放的功能包括为用户提供定制化的安全告警解读、事件调查及处置建议服务,覆盖全网超过99%的告警事件类型。即日起,用户可在阿里云安全中心免费使用体验。
Transformer 能代替图神经网络吗?
Transformer模型的革新性在于其自注意力机制,广泛应用于多种任务,包括非原始设计领域。近期研究专注于Transformer的推理能力,特别是在图神经网络(GNN)上下文中。
【YOLOv8改进 - 注意力机制】 CascadedGroupAttention:级联组注意力,增强视觉Transformer中多头自注意力机制的效率和有效性
YOLO目标检测专栏探讨了Transformer在视觉任务中的效能与计算成本问题,提出EfficientViT,一种兼顾速度和准确性的模型。EfficientViT通过创新的Cascaded Group Attention(CGA)模块减少冗余,提高多样性,节省计算资源。在保持高精度的同时,与MobileNetV3-Large相比,EfficientViT在速度上有显著提升。论文和代码已公开。CGA通过特征分割和级联头部增加注意力多样性和模型容量,降低了计算负担。核心代码展示了CGA模块的实现。
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