2022-07-14
尽管人们对叛乱团体结构对冲突结果的重要性越来越多，但那里的实证研究很少。尽管此问题源于激进群体结构的数据的无法获取性，但叛乱分子经常在Internet上发布大量图像数据。在本文中，我开发了一种新的方法，该方法通过自动化基于在照片中使用深度学习的照片中的共同出现的社交网络图来自动创建社交网络图，从而利用了这种丰富但未充分利用的数据来源。我使用库尔德人武装组织在土耳其的库尔德人激进组织在线发布的1915张ob告图像，我证明了个人在由此产生的共同出现网络中的中心地位与他们在叛乱组织中的排名密切相关。
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由于它们在现实世界中的广泛采用，提高深神经网络（DNN）的运行时性能至关重要。现有的优化DNN的张量代数表达的方法仅考虑由固定的预定义运算符表示的表达式，在一般表达式之间缺少可能的优化机会。我们提出了Ollie，这是第一个基于衍生的张量程序优化器。 Ollie通过利用一般张量代数表达式之间的转换来优化张量程序，从而实现了一个更大的表达搜索空间，其中包括由先前工作作为特殊情况支持的搜索空间。 Ollie使用基于混合衍生的优化器，该优化器有效地结合了探索性和指导性推导，以快速发现高度优化的表达式。对七个DNN的评估表明，Ollie可以在A100 GPU上胜过2.73 $ \ times $（平均为1.46美元$ \ times $），在V100上最多可超过2.68 $ \ times $（1.51 $ \ times $） GPU分别。
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