Robust software что это
Нейродайджест: главное из области машинного обучения за август 2021
Новая архитектура-генералист для работы с комбинированными типами данных от DeepMind, генерация внешности от младенчества до глубокой старости, синтез фотореалистичных изображений по наброску и многое другое в августовской подборке.
Perceiver IO
Большинство архитектур разрабатываются для одной задачи, из-за чего инженерам приходится постоянно идти на ухищрения, модифицировать входы и выходы в надежде, что модель научится решать новую проблему. При этом, работа с несколькими типами данных, такими как аудио и изображения, как правило, требует сложных мультимодальных систем. Исследователи из DeepMind стремятся создать универсальную архитектуру, способную решать разные проблемы и обрабатывать все типы данных. Perceiver IO — архитектура-генералист, которая подойдет для обработки изображений, текста, аудио и даже их комбинаций.
Модель построена на основе трансформера, который использует операцию внимания для преобразования данных. Сравнивая все элементы входных данных, трансформеры обрабатывают их на основе отношений друг с другом и с задачей. Внимание потребляет много ресурсов, так как обычные формы данных, такие как изображения и текст, могут содержать миллионы элементов. Perceiver решает эту проблему, сперва кодируя входные данные в небольшой латентный массив, а затем этот массив обрабатывается с затратами, не зависящими от размера входных данных, что позволяет памяти и вычислительным потребностям плавно расти по мере увеличения входных данных. Это открывает ряд возможностей, так как механизм внимания можно использовать например для понимания смысла текста по каждому из символов, или происходящее на видео по отслеживанию движения всех точек в кадре.
StyleGAN-NADA
Исследователи из NVIDIA представили способ, который позволяет использовать GAN-модель, обученную на одном классе для генерации изображений из другой области по текстовому описанию преобразования. То есть, достаточно написать “Николас Кейдж ➜ собака”, чтобы получить убедительное преобразованное изображение собаки, напоминающей актера. Внутри связка из StyleGAN и CLIP.
Sketch Your Own GAN
Метод по одному нарисованному от руки эскизу синтезирует правдоподобное изображение. В результате преобразования модель может слегка изменить форму и позу объекта, но при этом сохраняет другие визуальные признаки — цвет, текстуру, фон. Авторы изменяют веса исходной модели GAN в соответствии с эскизами пользователя и поощряют модель за соответствие выходных данных эскизам с помощью кроссдоменных состязательных потерь.
Disentangled Lifespan Face Synthesis
Обученная на фотографиях человеческих лиц модель по одной фотографии человека предсказывает, как человек выглядит на каждом жизненном этапе от детства до старости. В основе алгоритма все та же попытка управлять скрытым пространством и распутывать различные параметры, которые отвечают за форму, текстуру, цвет и пр. чтобы эффективно моделировать уникальные возрастные преобразования.
AgingMapGAN
Все чаще встречаются ML-алгоритмы, созданные косметическими брендами, вот теперь и инженеры из L’Oréal представили новый способ генерации эффекта старости на портретах.Новизна их подхода в том, что он не игнорирует индивидуальные вариации вроде этнической принадлежности или характерных мимических морщин. Маска разделяет лицо на разные регионы, для каждого из которых можно регулировать интенсивность эффекта.
SimVLM
Доступность: статья
Обучение мультимодальных сетей на визуальной и текстовой информации усложнено из-за подготовки нескольких датасетов под конкретные задачи. Авторы исследования представили новый минималистичных фреймворк, который упрощает обучение за счет использования слабого учителя и сквозного обучения с единственной целью моделирования языка префикса без дополнительных данных. У SimVLM хорошая способность к обобщению и переносу и очень хорошие показатели, опережающие SOTA показатели, даже среди zero-shot моделей.
Learning High Fidelity Depths of Dressed Humans by Watching Social Media Dance Videos
Основная проблема изучения геометрии одежды на людях заключается в недостатке данных. Чтобы решить эту проблему, авторы взяли танцевальные видео из TikTok, где движения и одежда разнообразные. Чтобы использовать эти видео, исследователи создали новый метод локального преобразования, которое переносит предсказанную локальную геометрию человека с одного изображения на другое изображение в другой момент времени.
Domain-Aware Universal Style Transfer
Существующие подходы в сфере переноса стилей обычно ограничены тем, что применять произвольные стили к изображениям можно либо в художественной, либо в фотореалистичной манере. Данная модель универсальна, и может применяться одинаково в обоих случаях.
Paint Transformer: Feed Forward Neural Painting with Stroke Prediction
В мае мы рассказывали про способ переноса стилей на основе параметризации мазков кисти. Кажется, эта идея получила развитие в новом подходе, который с помощью трансформеров, предсказывает параметры мазков за ряд прямых прохождений сети. На каждом из них сеть постепенно наносит линии, подобно мазкам кисти от крупных к более мелким.
Robust High-Resolution Video Matting with Temporal Guidance
Второе за выпуск упоминание TitkTok, но теперь уже в качестве автора исследования, а не источника обучающих данных. Они представили новый подход для сегментации людей на видео, который работает при 76 FPS в разрешении 4K. В декодере задействованы сверточные GRU-слои перед каждым апскейлингом, что позволяет модели использовать временной контекст и лучше отделять фон от движущихся людей.
Internal Video Inpainting by Implicit Long-range Propagation
Новый подход для удаления объектов с видео. В отличие от предыдущих методов, которые использовали оптический поток для распространения контекста между кадрами для выделения я неизвестных областей, авторы показывают, что это может быть достигнуто путем подгонки сверточной нейронной сети к известной области. Более того, для обработки сложных последовательностей с с неоднородным фоном и продолжительными окклюзиями здесь представлены два условия регуляризации для сохранения высокого уровня детализации и долгосрочную временную согласованность.
Вот таким насыщенным выдался август — на этом все, спасибо за внимание!
Робастные эстиматоры (Robust estimators)
Сразу хочу извиниться, про робастные эстиматоры я узнал из англоязычной литературы, поэтому некоторые термины являются прямой калькой с английских, вполне может быть, что в русскоязычной литературе тема о робастных оценках имеет какие то свои устойчивые обороты.
Во время учебы в университете курс статистики, который нам читали (а это было больше, чем 15 лет назад), был самый что ни на есть типичный: введение через теорию вероятностей и часто встречающиеся распределения. Больше в голове с тех пор про этот семестровый курс ничего не осталось. Мне кажется, что в курсе статистической физики многое дается много лучше. Уже значительно позже жизнь столкнула меня с медицинской физикой, где статистические методы являются одним из основных инструментов анализа данных, полученных, например, с помощью ЯМР томографии. Тут то я первый раз и встретил термин robust statistics и robust estimators. Сразу оговорюсь, я покажу только простые примеры применения робастных эстиматоров и дам ссылки на литературу, интересующиеся легко смогут углубить и расширить свои знания использую список литературы в конце этой заметки. Давайте разберем самый простой пример наиболее часто встречающийся, чтобы продемонстрировать надежную оценку в какой либо выборке. Предположим, что студент Вася сидит на физическом практикуме и записывает показания некоего прибора:
Прибор работает не так чтобы очень точно плюс к этому Вася отвлекается на разговоры с соседкой по практикуму Леной. Как результат в последних двух записях Василий не ставит десятичную точку и, вуаля, – мы имеет проблему.
Шаг первый, мы упорядочиваем нашу выборку по возрастанию и вычисляем среднее значение
Сразу видно, что среднее значение далеко от реального среднего благодаря двум последним выбросам (outliers), попавшим в выборку. Самый простой способ оценить среднее неучитывая влияние выбросов – это медиана
Таким образом, самый простой робастный эстиматор – это медиана, действительно, мы можем видеть, что до 50% данных можно “загрязнить” разного рода выбросами, но оценка медианы не изменится. На этом простом примере можно ввести сразу несколько понятий: что такое робастность в статистике (устойчивость оценок по отношению к выбросам в данных), насколько используемый эстиматор является робастным (как сильно можно “загрязнить” данные без существенного изменения полученных оценок) [1]. Можно ли улучшить медианную оценку? Безусловно можно ввести еще более надежный эстиматор известный как абсолютное отклонение от медианы (median absolute deviation or MAD)
в случае нормального распределения вводят численный фактор перед MAD, позволяющий сохранить оценку без изменений. Как несложно заметить устойчивость MAD так же является 50%.
Огромное практическое применение робастные эстиматоры нашли в линейных регрессиях. В случае линейной зависимости (x,y) часто надо получить хорошо обусловленные оценки такой зависимости (часто в случае мультивариативной регрессии)
где B уже может представлять собой матрицу коэффициентов, Е некий шум, портящий наши измерения, и x набор параметров (вектор), который мы собственно и хотим оценить, используя измерянные значения y (вектор). Самый простой и всем известный способ это сделать – это метод наименьших квадратов (МНК) [2]. В принципе, очень легко убедиться, что МНК робастным эстиматором не является и его робастная надежность равна 0%, т.к. даже один выброс может существенно изменить оценку. Один из самых математических красивых трюков, позволяющий улучшить оценку, называется least trimmed squares или метод “урезанных” квадратов (МУК). Его идея заключается в тривиальной модификации оригинального МНК, в которой урезают число используемых оценок, т.е.:
где r_i это уже упорядоченные ошибки оценок (y – O(x)), т.е. r_1
Robust Graphics Booster
Другие идентичные по назначению опции: PEG Link Mode, LinkBoost Function, PCIE Dynamic Overclocking.
Опция BIOS Robust Graphics Booster (Устойчивый графический ускоритель) относится к категории опций, предназначенных для так называемого автоматического разгона. Опция может принимать несколько значений – Auto (Автоматический режим), Fast (Высокая скорость) и Turbo (Турбо-Ускорение). Значением по умолчанию является вариант Auto.
Принцип работы
Данную функцию можно встретить практически исключительно на материнских платах производства компании Gigabyte, да и то далеко не на всех. Она позволяет увеличить производительность графических карт с интерфейсом PCI-Express 16х.
Опция относится к категории опций, предназначенных для автоматического разгона оборудования компьютера. Термин «автоматический разгон» означает, что он осуществляется самим BIOS, а не как обычно, то есть пользователем, вручную устанавливающим основные рабочие параметры разгоняемых компонентов. Автоматический разгон обычно позволяет задействовать небольшие резервы повышения производительности оборудования, не подвергая его риску перегрева и выхода из строя, с чем часто может быть связан традиционный, «ручной» разгон.
Как правило, функция имеет следующие варианты значений – Auto, Fast и Turbo. Значение Auto, по сути, означает отсутствие какого-либо разгона. Данное значение обычно устанавливается в BIOS по умолчанию. При выборе этого варианта графический процессор и память видеокарты будут работать на обычных скоростях. Варианты Fast и Turbo позволяют увеличить производительность видеокарты, повышая рабочие частоты процессора чипа графического ускорителя и видеопамяти и обеспечивая более высокую скорость обмена данными. Однако нужно иметь в виду, что данное увеличение невелико и будет составлять в лучшем случае не более 10% от штатных параметров карты. Кроме того, лучше всего эта технология работает с графическими картами производства той же Gigabyte, а с графическими картами от других производителей положительный эффект может вообще отсутствовать.
Стоит отметить, что на материнских платах других производителей можно встретить аналогичные функции, реализующие схожие технологии автоматического разгона графических карт PCI-Express 16х. Например, на материнских платах с чипсетами NVIDIA можно встретить опции Link Boost или NVIDIA GPU Ex, на материнских платах ASUS – PCIE Dynamic Overclocking и PEG Link Mode. Несмотря на некоторые отличия от описываемой функции в количестве и назначении вариантов, эти опции предназначены для той же цели, что и она.
Опцию обычно можно найти в разделе BIOS, предназначенном для настройки параметров производительности основных компонентов материнской платы. В BIOS от Award данный раздел, как правило, носит название Motherboard Intelligent Tweaker (Интеллектуальная настройка компонентов материнской платы).
Стоит ли включать опцию?
Имеет смысл включить данную функцию, выбрав вариант Fast или Turbo в том случае, если вы используете требовательные к хорошей графике приложения, и особенно в том случае, если у вас установлена графическая карта Gigabyte – тогда вы можете рассчитывать на максимальное ускорение. Поскольку опция относится к категории опций автоматического разгона, то она обычно безопасна для оборудования. Также к преимуществам разгона при помощи данной опции является сравнительная простота его проведения. Но, с другой стороны, вы не достигнете при ее использовании существенного увеличения производительности графической системы, и в некоторых случаях это увеличение может быть вообще незаметно. Поэтому для того, чтобы получить лучшие показатели производительности, необходимо использовать стандартные методы разгона.
При установке значения опции все же следует иметь в виду, что, несмотря на относительную безопасность автоматического разгона, совершенно не гарантируется стабильная работа компьютера при включенной опции, то есть, выборе вариантов Fast или Turbo. Если в данных режимах при работе компьютера происходят какие-то нежелательные явления, например, зависания операционной системы при запуске игр или других требовательных к графике приложений, то опцию лучше всего отключить, установив значение Auto.
robust
1 robust
здравый, ясный (об уме)
крепкий, здоровый;
сильный
2 robust
robust work — работа, требующая много сил и энергии
3 robust
4 robust
robust algorithm — живучий алгоритм; устойчивый алгоритм
5 robust
6 robust
7 robust
8 robust
9 robust
10 robust
11 robust
12 robust
13 robust
In order to make Java technology more robust, some fundamental changes were made to the language definition. — Чтобы сделать технологию Java более устойчивой к ошибкам, в язык были внесены серьёзные изменения см. тж. crash, reliable
14 robust
15 robust
16 robust
robust algorithm — живучий алгоритм; устойчивый алгоритм
17 robust
прочный (о приборах и конструкциях)
надежный
устойчивый к ошибкам
робастный
—
[Л.Г.Суменко. Англо-русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.]
Тематики
Синонимы
18 robust
19 robust
20 robust
См. также в других словарях:
robust — robust … Deutsch Wörterbuch
robust — ROBÚST, Ă, robuşti, ste, adj. Care este înzestrat cu o constituţie fizică puternică; rezistent la muncă, la oboseală, la boală; voinic, viguros, vânjos. – Din fr. robuste. Trimis de RACAI, 22.11.2003. Sursa: DEX 98 Robust ≠ firav, indolent,… … Dicționar Român
robust — has its stress on the second syllable, although first syllable stress is creeping in, on the analogy of shifts in dispute, romance, and other words. There is a curious meaning given in the COD: ‘not perturbed by or attending to subtleties’, which … Modern English usage
robust — UK US /rəʊˈbʌst/ adjective ► strong and unlikely to break or fail: »Exports will continue to be bolstered by the robust economy. »We should be able to generate stronger sales with robust profit margins. robustness /rəˈbʌsnəs/ noun [U] ► »These… … Financial and business terms
robust — Adj. (Mittelstufe) kräftig gebaut Beispiel: Trotz des hohen Alters ist er körperlich immer noch robust. Kollokation: robust aussehen … Extremes Deutsch
robust — [rō bust′, rō′bust΄] adj. [L robustus, oaken, hard, strong < robur, hard variety of oak, hardness, strength, earlier robus, prob. akin to ruber,RED] 1. a) strong and healthy; full of vigor; hardy b) strongly built or based; muscular or sturdy… … English World dictionary
robust — ► ADJECTIVE 1) sturdy or resilient. 2) strong and healthy. 3) uncompromising and forceful; not subtle: a robust defence. 4) (of wine or food) strong and rich in flavour or smell. DERIVATIVES robustly adverb robustness noun … English terms dictionary
Robust — (v. lat.), stark vom Körper mit entsprechenden Kräften … Pierer’s Universal-Lexikon
Robúst — (lat.), stark, kräftig … Meyers Großes Konversations-Lexikon
Для чего нужен параметр Robust Graphics Booster в BIOS?
На некоторых материнских платах фирмы Gigabyte при переходе в настройки BIOS можно обнаружить опцию с данным названием. Если раскрыть список возможных значений, то среди них есть “Auto”, “Fast” и “Turbo”. По умолчанию всегда установлено значение “Auto”.
Что делает эта настройка, а также какое значение лучше всего есть присваивать вы узнаете из текущей статьи.
Назначение
Robust Graphics Booster позволяет активировать встроенную в материнскую плату технологию автоматического разгона видеокарты путем поднятия тактовых частот графического процессора, а также видеопамяти.
Значение “Auto” практически ничего не меняет. Видеокарта при нем работает в штатном частотном режиме.
Установив значение “Fast”, вы слегка повысите допустимый предел разгона. Для каждой конкретной видеокарты он свой, но как правило не более 5%.
Значение “Turbo” позволит поднять тактовые частоты видеокарты до 10%, но опять же в каждом конкретном случае эта цифра может меняться и обычно в меньшую сторону.
Robust Graphics Booster ничто иное, как система автоматического разгона видеокарты. С ее помощью вы можете попробовать выжать из важей видеокарты несколько больше и получил прирост в пару тройку FPS.
Из опыта можем сказать, что больший прирост производительности замечен на видеокартах Gigabyte.
Вывод
Если в любимых играх ваша видеокарта больше не может выдавать комфортное количество кадров, то при помощи опции Robust Graphics Booster в BIOS вы можете отчасти это исправить, установив ей значение “Turbo”.
Но учтите, что любой разгон железа, даже через встроенные средства BIOS, это риск и в случае появления каких – то проблем с работой компьютера поменяйте значение на “Fast”, а если это не поможет, то на “Auto”.