Preskoči na sadržaj
Korištenjem servisa na Twitteru pristajete na korištenje kolačića. Twitter i partneri rade globalno te koriste kolačiće za analize, personalizaciju i oglase.

Za najbolje sučelje na Twitteru koristite Microsoft Edge ili instalirajte aplikaciju Twitter iz trgovine Microsoft Store.

  • Naslovnica Naslovnica Naslovnica, trenutna stranica.
  • O Twitteru

Spremljena pretraživanja

  • obriši
  • U ovom razgovoru
    Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
Predloženi korisnici
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Jezik: Hrvatski
    • Bahasa Indonesia
    • Bahasa Melayu
    • Català
    • Čeština
    • Dansk
    • Deutsch
    • English
    • English UK
    • Español
    • Filipino
    • Français
    • Italiano
    • Magyar
    • Nederlands
    • Norsk
    • Polski
    • Português
    • Română
    • Slovenčina
    • Suomi
    • Svenska
    • Tiếng Việt
    • Türkçe
    • Български език
    • Русский
    • Српски
    • Українська мова
    • Ελληνικά
    • עִבְרִית
    • العربية
    • فارسی
    • मराठी
    • हिन्दी
    • বাংলা
    • ગુજરાતી
    • தமிழ்
    • ಕನ್ನಡ
    • ภาษาไทย
    • 한국어
    • 日本語
    • 简体中文
    • 繁體中文
  • Imate račun? Prijava
    Imate račun?
    · Zaboravili ste lozinku?

    Novi ste na Twitteru?
    Registrirajte se
Profil korisnika/ce Smerity
Smerity
Smerity
Smerity
@Smerity

Tweets

Smerity

@Smerity

gcc startup.c -o ./startup. Focused on machine learning & society. Previously @Salesforce Research via @MetaMindIO. @Harvard '14, @Sydney_Uni '11. 🇦🇺 in SF.

San Francisco, CA
smerity.com
Vrijeme pridruživanja: srpanj 2008.

Tweets

  • © 2020 Twitter
  • O Twitteru
  • Centar za pomoć
  • Uvjeti
  • Pravila o privatnosti
  • Imprint
  • Kolačići
  • Informacije o oglasima
Odbaci
Prethodni
Sljedeće

Idite na profil osobe

Spremljena pretraživanja

  • obriši
  • U ovom razgovoru
    Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
Predloženi korisnici
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @

Odjava

Blokiraj

  • Objavi Tweet s lokacijom

    U tweetove putem weba ili aplikacija drugih proizvođača možete dodati podatke o lokaciji, kao što su grad ili točna lokacija. Povijest lokacija tweetova uvijek možete izbrisati. Saznajte više

    Vaši popisi

    Izradi novi popis


    Manje od 100 znakova, neobavezno

    Privatnost

    Kopiraj vezu u tweet

    Ugradi ovaj Tweet

    Embed this Video

    Dodajte ovaj Tweet na svoje web-mjesto kopiranjem koda u nastavku. Saznajte više

    Dodajte ovaj videozapis na svoje web-mjesto kopiranjem koda u nastavku. Saznajte više

    Hm, došlo je do problema prilikom povezivanja s poslužiteljem.

    Integracijom Twitterova sadržaja u svoje web-mjesto ili aplikaciju prihvaćate Twitterov Ugovor za programere i Pravila za programere.

    Pregled

    Razlog prikaza oglasa

    Prijavi se na Twitter

    · Zaboravili ste lozinku?
    Nemate račun? Registrirajte se »

    Prijavite se na Twitter

    Niste na Twitteru? Registrirajte se, uključite se u stvari koje vas zanimaju, i dobivajte promjene čim se dogode.

    Registrirajte se
    Imate račun? Prijava »

    Dvosmjerni (slanje i primanje) kratki kodovi:

    Država Kod Samo za korisnike
    Sjedinjene Američke Države 40404 (bilo koje)
    Kanada 21212 (bilo koje)
    Ujedinjeno Kraljevstvo 86444 Vodafone, Orange, 3, O2
    Brazil 40404 Nextel, TIM
    Haiti 40404 Digicel, Voila
    Irska 51210 Vodafone, O2
    Indija 53000 Bharti Airtel, Videocon, Reliance
    Indonezija 89887 AXIS, 3, Telkomsel, Indosat, XL Axiata
    Italija 4880804 Wind
    3424486444 Vodafone
    » Pogledajte SMS kratke šifre za druge zemlje

    Potvrda

     

    Dobro došli kući!

    Vremenska crta mjesto je na kojem ćete provesti najviše vremena i bez odgode dobivati novosti o svemu što vam je važno.

    Tweetovi vam ne valjaju?

    Prijeđite pokazivačem preko slike profila pa kliknite gumb Pratim da biste prestali pratiti neki račun.

    Kažite mnogo uz malo riječi

    Kada vidite Tweet koji volite, dodirnite srce – to osobi koja ga je napisala daje do znanja da vam se sviđa.

    Proširite glas

    Najbolji je način da podijelite nečiji Tweet s osobama koje vas prate prosljeđivanje. Dodirnite ikonu da biste smjesta poslali.

    Pridruži se razgovoru

    Pomoću odgovora dodajte sve što mislite o nekom tweetu. Pronađite temu koja vam je važna i uključite se.

    Saznajte najnovije vijesti

    Bez odgode pogledajte o čemu ljudi razgovaraju.

    Pratite više onoga što vam se sviđa

    Pratite više računa da biste dobivali novosti o temama do kojih vam je stalo.

    Saznajte što se događa

    Bez odgode pogledajte najnovije razgovore o bilo kojoj temi.

    Ne propustite nijedan aktualni događaj

    Bez odgode pratite kako se razvijaju događaji koje pratite.

    Smerity‏ @Smerity 31. sij
    • Prijavi Tweet

    What are the best solns for high level to low level performant creation of RNN/LSTM layers? - Reason: @NvidiaAI seem unlikely to release new cuDNN RNNs (i.e. LayerNorm LSTM) - The @PyTorch JIT looked promising but JIT LSTM had many problems for me - JAX? TF? Back to CUDA?

    14:02 - 31. sij 2020.
    • 23 proslijeđena tweeta
    • 147 oznaka „sviđa mi se”
    • juls glez Mitesh Shah Huffon Satej Kadlay 𝛁John Mnk Igor Carron Sahil Garg Oluwadolapo Oni
    8 replies 23 proslijeđena tweeta 147 korisnika označava da im se sviđa
      1. Novi razgovor
      2. Smerity‏ @Smerity 31. sij
        • Prijavi Tweet

        The blackbox style of existing RNN implementations mean even simple modifications such as recovering the hidden state, rather than the output, at each timestep is difficult. One of the biggest advantages of non-recurrent self attention is that the tooling is already sufficient.

        1 reply 3 proslijeđena tweeta 24 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      3. Smerity‏ @Smerity 31. sij
        • Prijavi Tweet

        Even in self-attention you need fancy tricks to be able to perform certain optimizations, such as reversible layers, in a way that's supported and gets maximal advantage from the framework. I'm glad that JAX exists for such cases!

        1 reply 1 proslijeđeni tweet 5 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      4. Smerity‏ @Smerity 31. sij
        • Prijavi Tweet

        For a link to the PyTorch JIT example, which shows brilliant work but I just wasn't able to convert it into a working solution after trying to work through the code (i.e. not really working result + slower than cuDNN - but maybe all my fault!): https://pytorch.org/blog/optimizing-cuda-rnn-with-torchscript/ …pic.twitter.com/VJYWKeMYZp

        2 proslijeđena tweeta 7 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      5. Kraj razgovora
      1. Novi razgovor
      2. Pawan Sasanka Ammanamanchi‏ @paws_ed 1. velj
        • Prijavi Tweet
        Odgovor korisnicima @Smerity @NvidiaAI @PyTorch

        But isn't the pytorch lstm itself implemented in cuda?

        1 reply 0 proslijeđenih tweetova 0 korisnika označava da im se sviđa
      3. Smerity‏ @Smerity 1. velj
        • Prijavi Tweet
        Odgovor korisnicima @paws_ed @NvidiaAI @PyTorch

        The LSTM used by most deep learning frameworks (including PyTorch) is the blackbox cuDNN LSTM from @NvidiaAI. It is likely implemented in CUDA.

        0 replies 0 proslijeđenih tweetova 5 korisnika označava da im se sviđa
      4. Kraj razgovora
      1. Novi razgovor
      2. Matthew Honnibal‏ @honnibal 31. sij
        • Prijavi Tweet
        Odgovor korisnicima @Smerity @NvidiaAI @PyTorch

        I'd say CUDA and cython for gpu and cpu, jax for tpu. Did you see this?https://github.com/lmnt-com/haste 

        1 reply 2 proslijeđena tweeta 20 korisnika označava da im se sviđa
      3. uphill‏ @crosspacific1 31. sij
        • Prijavi Tweet
        Odgovor korisnicima @honnibal @Smerity i sljedećem broju korisnika:

        You are really a huge fan of cython, but is it easier to write than C++ with pybind?

        1 reply 1 proslijeđeni tweet 3 korisnika označavaju da im se sviđa
      4. Još 2 druga odgovora
      1. Joaquin Alori‏ @JoaquinAlori 31. sij
        • Prijavi Tweet
        Odgovor korisnicima @Smerity @jeremyphoward i sljedećem broju korisnika:

        If it ever reaches mass adoption swift for tensorflow with mlir seems like it’d be a good fit

        0 replies 1 proslijeđeni tweet 2 korisnika označavaju da im se sviđa
        Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. Poništi
        Poništi
      1. Louis Castricato‏ @lcastricato 1. velj
        • Prijavi Tweet
        Odgovor korisnicima @Smerity @yuvalmarton i sljedećem broju korisnika:

        I hope a solution to this is found. There are MANY cases where transformers are simply not optimal at all. And people talking about position coding sounds like someone scratching a chalkboard to me....

        0 replies 0 proslijeđenih tweetova 5 korisnika označava da im se sviđa
        Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. Poništi
        Poništi
      1. ks‏ @aertherks 1. velj
        • Prijavi Tweet
        Odgovor korisnicima @Smerity @NvidiaAI @PyTorch

        Julia might be worth a look. I am still trudging through it but it has functional autograd and gpu versions of most nn-primitives. Comparing with cudnn for rnn architectures seems like a good objective (maybe someone has already done it...)

        0 replies 0 proslijeđenih tweetova 3 korisnika označavaju da im se sviđa
        Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. Poništi
        Poništi

    Čini se da učitavanje traje već neko vrijeme.

    Twitter je možda preopterećen ili ima kratkotrajnih poteškoća u radu. Pokušajte ponovno ili potražite dodatne informacije u odjeljku Status Twittera.

      Sponzorirani tweet

      false

      • © 2020 Twitter
      • O Twitteru
      • Centar za pomoć
      • Uvjeti
      • Pravila o privatnosti
      • Imprint
      • Kolačići
      • Informacije o oglasima