AIGC背后的技术解读
人工智能（AI）是当前科技领域的热门话题，许多公司都在积极探索AI技术的应用。阿里云是国内领先的云计算服务提供商，也是AI技术的先行者之一。在阿里云的AI产品中，AIGC（AI Graph Computing）是一个备受关注的技术，它能够帮助用户快速构建和管理大规模的图计算系统。本文将对AIGC背后的技术进行解读，探讨其在图计算领域的应用和优势。
世界第一！蚂蚁图计算TuGraph打破LDBC SNB-BI世界纪录
近日，国际关联数据基准委员会（Linked Data Benchmark Council，以下简称LDBC）发布了图数据基准测评“LDBC SNB-BI”最新结果。由蚂蚁集团自研的流式图计算引擎TuGraph Analytics在30TB规模的数据集上成功完成了基准测试，数据规模和性能打破了此前的公开纪录，关键指标中的并发吞吐量提升至2.84倍，查询能力提升至1.86倍。
Pytorch自动求导机制详解
在深度学习中，我们通常需要训练一个模型来最小化损失函数。这个过程可以通过梯度下降等优化算法来实现。梯度是函数在某一点上的变化率，可以告诉我们如何调整模型的参数以使损失函数最小化。自动求导是一种计算梯度的技术，它允许我们在定义模型时不需要手动推导梯度计算公式。PyTorch 提供了自动求导的功能，使得梯度的计算变得非常简单和高效。
CNN中的注意力机制综合指南：从理论到Pytorch代码实现
注意力机制已成为深度学习模型的关键组件，尤其在卷积神经网络（CNN）中发挥了重要作用。通过使模型关注输入数据中最相关的部分，注意力机制显著提升了CNN在图像分类、目标检测和语义分割等任务中的表现。本文将详细介绍CNN中的注意力机制，包括其基本概念、不同类型（如通道注意力、空间注意力和混合注意力）以及实际实现方法。此外，还将探讨注意力机制在多个计算机视觉任务中的应用效果及其面临的挑战。无论是图像分类还是医学图像分析，注意力机制都能显著提升模型性能，并在不断发展的深度学习领域中扮演重要角色。
