英特尔首批十代CometLake酷睿台式处理器规格流出

2019 年,英特尔宣布了面向移动平台的十代 Comet Lake 英特尔酷睿处理器。至于桌面平台的 SKU 和上市日期,该公司却一直守口如瓶。 不过近日有传闻称,英特尔将在拉斯维加斯举办的消费电子展(CES 2020)上,一口气宣布十款 Comet Lake 台式处理器 SKU 。

PCGamer 亦指出:十代 Comet Lake 台式机酷睿处理器全线支持超线程,就连四款 i5 和三款 i3 处理器都没有例外。

上级监督必须加强、同级监督不可偏废、下级监督必须支持,这三点做好了,“关键少数”就能盯紧盯牢。要坚持问题导向,注重精准施策,完善对高级干部、各级主要领导干部监督制度,完善领导班子内部监督制度,加强纪委对同级党委特别是常委会委员履行职责、行使权力情况的监督,推动主要领导干部决策和用人情况等在适当范围内公开,确保权力受到严格约束。

GNN 在许多应用领域都展示了显著的效果,例如:节点分类[2]、图分类、预测[3][4]以及生成任务[5]。

静态图结果:节点分类

1、图是由边连接的互连节点(实体)的集合。深度学习模型通常处理用一组特征(通常以一组向量或张量)描述节点的属性图。对于 n 个节点的图,每个节点都可以用 d 个特征描述,最后我们将这 n x d 个节点嵌入矩阵表示为 H。 2、图的结构由其邻接矩阵 A 捕获。节点之间的连通结构表现出标准深度学习模型和GNN模型之间的主要区别[1],因为GNN直接以各种方式利用它对节点嵌入进行操作。

固定步长的离散方案并不能保证 ODE 近似仍然接近解析解;在这种情况下,求解一个适当的 ODE 是不必要的,GCDE—rk4能够提供一个计算效率高的类子结构的FractalNet(比如GCN模型的结构)来提高准确率。         

要补齐日常监督短板,把思想政治工作和群众工作贯穿始终,综合运用平时观察、谈心谈话、检查抽查、列席民主生活会、受理信访举报、督促巡视巡察整改、提出纪检监察建议等形式,把日常监督实实在在做起来,抓早抓小、防微杜渐。

如上所述,我们目前正在开发一个Github库,其中包含一系列针对 GDE 模型不同类型的示例和应用程序。

不规则数据预测任务的结果。此处取5次训练的平均值和标准差。

最后,在官方证实之前,上述泄露的规格,仍有存在变数的可能。

高校禁止外卖,还是少点为妙,不应只从禁止外卖的角度去得到解决矛盾的答案,也应该从矛盾产生的根源去寻找答案,高校食堂饭菜为何让“一部分学生”不太满意,这是个值得思考的问题,倘若食堂饭菜品质有所提升,价格亲民一些,或许就会好一些。同时也可以考虑改进供应模式,菜的品种有所增加,让学生从“吃饱”到“吃好”。

在涉及时间分量的场景中,GDE 中 S 的深度域与时间域一致,并且可以根据需求进行调整。例如,给定时间窗口 Δt,使用 GDE 进行预测的公式形式如下:

其中,参数 F,G,K 是类似于 GNN 的操作或者一般的神经网络层,H+表示经过离散变换后的 H 值。该系统的转变过程可以通过混合自动机进行可视化处理:

有趣的是,自适应步长GDE似乎不受节点特征过度平滑的影响。过度平滑问题[10]阻碍了深层GNN在各个领域的有效使用,特别是在多智能体强化学习(MARL)中,我们目前正在积极探索GDE这一特性,并能够很快进行更为详细的分析。

GDE 和 GNN 一样,都是在图上进行操作。关于符号和基本定义更详细的介绍,我们参阅了关于 GNN 的优秀的相关综合研究(相关研究链接为:https://arxiv.org/abs/1901.00596)以及原论文中的背景部分。

GDE 中一项关键的设定涉及到时空图数据信息。在处理图的序列信息时,需要用到 GNN 的递归版本 [11][12]。然而, 与常规的递归神经网络(RNN)及其变体一样,在固定的离散度的情况下不允许其对不规则的样本数据进行操作。这一事实进一步推动了基于到达次数之间的变动的先验假设下 RNN 形式的发展,比如 RNN 的 ODE 版本 [14] 。

如图为自回归GDE。拥有已知连续变量的时空GNN模型可以通过从这个系统中通过选择合适的F,G,K参数来获得。

我们鼓励大家对GDE的其他应用程序在Github中进行请求/建议操作:我们计划它最终可以包括所有主流图神经网络(GNN)架构的GDE变体的相关工作示例,部署在各种设置(预测、控制…)之中。

与 Ice Lake 不同,Comet Lake 处理器基于 14nm 工艺制造。然而在台积电的帮助下,AMD 已经用上了更先进的制程,不知道英特尔何时才能把新制程的产能和良率都追上来。

与 ResNets 相比,GNN 作为一个模型类别来说算是相对年轻的。因此,关于多步骤的复杂变体以及类似分形残差连接的相关文献发展得并没有那么完善;而我们可以发现一些新的 GNN 变体是通过应用GDE的各种离散化方案来指导的,而不是完全从头开始。

图神经常微分方程(GDE)定义如下:

GDE 模型的主要目的是,提供一种数据驱动的方法为结构化系统建模,特别是当这个动态过程是非线性时,更是难以用经典的分析方法进行建模。

从根源上去改善问题,或许比不在根源上解决要厚实得多,也会得到学生们的理解,便于高校管理,努力把食堂办好,从而引导学生回归学校,回归食堂之中进行消费,才是正确的途径吧。

一、深度学习中的常微分方程

GCDE模型。在我们的论文中包含了一个更加详细的版本,以及一些GNN流行的GDE变体版本。

由于 GCDE-GRU 和 GCGRU 的设计在结构和参数数量上是匹配的,我们可以在 NRSME 中测量到 3% 的性能增长,在MAPE中测量到7%的性能增长。

显然 英特尔 遭遇了来自 AMD 的竞争压力,希望通过这样的“性价比”方案,吸引中低端用户的选购。

三、图神经常微分方程

F,G,K 的不同组合可以产生最常见的时空 GNN 模型的连续变量。

一种类型不同但重要性相等的归纳偏差与收集到数据所使用系统的类别相关。尽管从传统上看,深度学习一直由离散模型主导,但在最近的研究提出了一种将神经网络视为具有连续层的模型[6]的处理方法。

图神经网络(GNN)是图模型对应的深度学习网络。GNN 通常会在这两种情况中使用:一是当目标问题结构可以编码为图的形式;二是输入实体间关系的先验知识本身可以被描述为一张图。

一些高校禁止外卖进入校园,一般都是出于食品安全的考量,或者是学生会因此养成慵懒的习惯,当然,不能排除的是,是否出于维护学校餐厅利益的“用心”等,不管出于什么样的原因,高校禁止外卖进入校园,不算是一件新鲜事。但是,我们可以换个角度思考一下,高校禁止外卖进入校园,真的能够解决学生养成慵懒的习惯吗?然而,还是有不少的外卖通过雇学生等方式进入到校园里面。

尽管拥有特殊的结构,GDE 代表了一类图序列的自回归模型,以混合动态系统的形式自然地通往扩展的经典时空结构,比如:以时间连续和时间离散的动力学相互作用为特征的系统。

关系归纳偏差[1]代表一类特殊的偏差,涉及实体之间的关系。无论是图形模型、概率模型还是其他模型,都是一类专门对实体施加先验结构形式的关系偏差的传统模型。这些图形结构能够在不同领域中发挥作用,它可以通过引入条件独立性假设来降低计算复杂度,也可以通过将先验知识编码为图的形式来增强样本的有效性。

如图为Cora的训练损失和准确率,其中阴影区域是95%置信区间

要全面贯彻中央巡视工作方针,深化政治巡视,完善巡视巡察上下联动格局,建立健全整改常态化、长效化机制,充分彰显巡视监督严肃性和公信力。要完善督察落实情况报告制度,提高发现和处置问题能力。

《Graph Neural Ordinary Differential Equations》这项工作旨在缩小几何深度学习和连续模型之间的差距。图神经常微分方程(Graph Neural Ordinary Differential Equations ,GDE)将图结构数据上的一般性任务映射到一个系统理论框架中。我们将常见的图结构数据放入系统理论框架中,比如将数据结构化到系统中:

不能否认的是,高校禁止外卖进入校园的初衷是好的,但是在禁止外卖的过程中,只是过多的考虑了外卖不卫生、不安全、也不环保等因素,而忽视了“一部分”学生对于自身利益的诉求,学生统一到食堂就餐,确实便于管理,然而漠视个体的基本需求,是一种不太好的行为,容易让人留下不太好的印象。

对于所考虑的每个模型,我们收集了标准化 RMSE(NRMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)结果。关于所选指标和数据的更多细节请参见原论文。

我们的论文可以在arXiv上作为预印本:如果您觉得我们的工作有用,请考虑引用我们的论文。

目前我们正在开发一个用于介绍GDE模型的 Github Repository(仓库),其中包含使用 Jupyter notebook 且带有注释的相关示例,Github 相关地址如下:

要突出党内监督政治属性,增强政治敏锐性和政治鉴别力,推进政治监督具体化和常态化,督促各级党组织和党员领导干部加强政治建设、做到“两个维护”,坚守职能定位、践行职责使命,全面从严治党、正风肃纪反腐,健全制度机制、提高治理能力,确保党的集中统一领导更加坚强有力。

对于高校禁止外卖这件事情,你是怎么看待的呢?欢迎在下方分享你的看法。

通过在 Cora、Pubmed 和 Citeseer 上进行一系列半监督节点分类实验,证明 GDE 可以作为高性能的通用模型。这些数据集包含静态图,其中邻接矩阵 A 保持不变,从而使其远离运用GDE的动态系统设置。我们评估图卷积常微分方程(GCDE)的性能,定义为:

无论 GDE 模型的结构是固定还是随时间变化的,它都可以通过为模型配备连续的 GNN 图层来对定义在图上的向量场建模。

下面是对GDE的介绍。关于更多细节和推导,请参阅原论文,论文相关链接如下:

节点分类任务的准确性。上表取值为100次运行的平均值和标准偏差。

另一方面,使用自适应步长解算器训练 GCDE 自然会比使用 vanilla GCN 模型的深度更深,后者网络层的深度使该网络性能大大降低。

GCDE 被证明可以媲美最先进的模型,并且优于它们的离散模型。我们评估了如下两种 GCDE的版本:

对具有连续动态和不规则数据集的其他应用领域采用 GDE 作为建模工具,也将同样使其拥有优势,例如在医学、金融或分布式控制系统等领域。我们正在这些领域进行另外的一些相关实验,欢迎提出任何要求、想法或合作意见。

自回归 GDE的混合自动机原理图

它们的完全离散的形式对应图卷积网络(GCN)[8]。我们参考了包括著名的图注意力网络(GAT)[9]在内的文献作为参考:

GDE 模型由于结构由连续的 GNN 层定义,具备良好的灵活性,可以适应不规则序列样本数据。

与只具有离散跳跃的标准递归模型相比,自回归 GDE 在跳跃间包含了一个潜在特征节点的连续流 H。自回归 GDE 的这一特性使它们能够从不规则的观测结果中来跟踪动态系统。

它的核心思想是,让一个 GDE 在两种时间点之间平滑地控制潜在的节点特征,然后应用一些离散算子,让节点特征 H 快速移动,接着由输出层来处理这些节点特征 H 。

GDE 可以通过多种方式进行训练,这一点很像标准的神经常微分方程[6]。原论文中也对系统的适定性进行了详细阐释和讨论。

为了在由连续时间系统生成的数据设置中测量 GDE 获得的性能提升,我们使用 GCDE-GRU 及其对应的离散 GCGRU[12],并将结果置于 vanilla GRU 度量标准中进行测量。

为了评估自回归 GDE 模型对预测任务的有效性,我们在建立的 PeMS 流量数据集上进行了一系列实验。我们遵循文献[15]的实验预设参数,并且附加了一个预处理步骤:对时间序列进行欠采样,为了模拟在具有不规则时间戳或有缺失值等具有挑战性的环境,这里将每个输入以 0.7 的概率进行删除。

一般的 GDE 公式带有几种含义。在一般神经常微分方程中,观察到选择离散化方案可以对 ResNets(残差网络)已知的先前离散多步骤变量进行描述[7]。因此,深度学习中连续动态系统的观点不仅局限于微分方程的建模,而且可以利用丰富的数值方法相关文献来指导发现新的通用模型。

其实在生活水平不断提高的当下,大学生们对于食物的需求,不再局限于“吃饱”,而是扩展到了“吃好”的情况,外卖不仅可以节约在食堂排队等餐时间,还能让饭菜差异化,满足了大学生们对于我 食物种类、口味的需求。相反,一些高校食堂,饭菜价格不仅偏贵,而且在差异化、口味上也不尽如人意,一成不变、没有创新的食堂饭菜,难以满足大学生们的需求。

由于在训练和测试过程中平均的预测时间范围会发生急剧变化,这种时间戳之间的非恒定差异导致单个模型的预测任务更加具有挑战性。为更加公平的对模型进行比较,我们将增量时间戳信息作为 GCGN 和 GRU 的附加节点特征。

据悉,我们正计划将它最终部署成具有不同功能的设置(包括预测、控制…),其中包括所有主要图形神经网络(GNN)架构下不同 GDE 变体的工作示例。

其中,H是节点特征矩阵。上式中定义了函数 F 参数化的 H 的向量场,其中函数 F 可以是任意已知的图神经网络(GNN)层。

换句话说,F 利用图 G 节点的连接信息及其节点特征来描述 H 在 S 中的变化过程。其中,S 是模型的深度域;不同于 GNN 由自然数的子集来指定的深度域,S 是连续的,它表示由函数 F 定义的常微分方程的积分域。

给定一系列的时间常数以及一种数据的状态——图数据信息流,自回归 GDE 的一般公式为:

下面,我们将对 GDE 进行简要的介绍,不够实际上,只有下面两点关于图的基本知识是我们即将需要了解到的:

这一观点将前向传播过程,重定义为常微分方程(ODE)中初值求解的问题。在这个假设下,可以直接对常微分方程进行建模,并可以提高神经网络在涉及连续时间序列任务上的性能。

实验中我们成功地训练了GCDE-dpr5,它有多达200个ODE函数评估(NFE),这使得它对图中的计算量明显高于vanilla GCN(由于层数太深使得性能大幅度降低)。应该注意的是,由于GDE在求解函数中会对参数重利用,它比对应的离散项需要更少的参数。