推倒万亿参数大模型内存墙!万字长文:从第一性原理看神经网络量化
这种「融合乘加」运算(FMA)是机器学习的基本计算单元:芯??上成千上万个FMA单元经过策略性排列,可??效地重复使??数据,从??并??计算输出矩阵的许多元素,从而减少所需的周期数。上图中的所有数字都需要以某种??式,在芯??内的某个位置??位表示:-x_i,输??激活-w_i,权重-p_i,成对乘...
使用深度强化学习预测股票:DQN 、Double DQN和Dueling Double DQN...
iplot(figure)这段代码定义了一个名为plot_train_test的函数,该函数使用Python绘图库Plotly创建可视化图。基于指定的日期,图表将股票数据分为训练集和测试集。输入参数包括train、test和date_split。可视化结果如下:plot_train_test(train,test,date_split)环境下面我们开始编写强化学习相关的内容classEnvironm...
仅靠开源数据复刻出LLaMA3指令学习效果,在线迭代RLHF全流程解决...
由于对于神经网络不确定性估计没有解析解,研究人员解释上述策略选择原则为:在保证辅助策略距离主要模型不要太远的情况下,尽可能最大化他们的差异,这启发研究人员通过调整采样参数来获得主要模型的变种,结合一些现有文献中流行的启发式方法拒绝采样进行探索,具体实现流程如下所示:主要结果研究人员基于LLaMA3-8B实现了...
资源| 神经网络调试手册:从数据集与神经网络说起
如果你错误设置权重,由于零梯度,或者所有神经元的类似更新等,你的网络将变得无法训练。同样你也应该记住权重与学习率是成对的,因此高学习率和大权重可以导致NaN问题。对于一些网络使用1e-2–1e-3左右的高斯分布初始化软件已经足够。对于深度网络这毫无用处,因为你的权重彼此相乘了很多次,将会产生几乎消除反...
数据挖掘实战1:利用LM神经网络算法进行电力窃漏电用户自动识别
2.4数据预处理2.4.1数据清洗1.非居民不存在透漏电,如学校,邮局等等2.结合业务,节假日会比平时偏低,为了达到更好效果,去处掉节假日。2.4.2缺失值处理具体见数据集内容对于缺失值处理,采用拉格朗日插值法补值,具体方法如下。1.首先,确定原始数据集中的自变量和因变量,...
100+数据科学面试问题和答案总结-机器学习和深度学习
它不能用于计数结果或二元结果它不能解决过拟合的问题68、回归和分类的ML技术有什么不同?回归和分类机器学习技术都属于监督机器学习算法(www.e993.com)2024年8月5日。在有监督的机器学习算法中,我们必须使用带标签的数据集来训练模型,而训练时我们必须明确地提供正确的标签,算法试图学习从输入到输出的模式。如果我们的标签是离散值,那么它将...
大势所趋?来看看人工智能(AI)在心房颤动预测中的新进展
无监督式学习不需要预测结果,主要集中发现数据中不同变量之间基本的结构和关系。这种方法输入数据是不带标签的,输出数据也是未知的,系统也会依靠输入数据的基础寻找特定的模式。聚类分析是无监督式学习常用的算法,将研究对象按照一定的规则或标准分成不同的类别,每一类别都有其相应的特征。
黑客视角:避免神经网络训练失败,需要注意什么?
非常高的学习速率会导致非常大的权重更新,产生NaN值。由于这种数值具有不稳定性,当NaN值开始慢慢变多时,网络变得完全无用。学习速率是一个完整的领域,需要深入研究。如果您感兴趣,可以研究下这篇文章:httpsblog.floydhub/ten-techniques-from-fast-ai/。
使用Transformers 进行概率时间序列预测
方法的选择不会影响到建模,因此通常可以将其视为另一个超参数。通过采用经验均值或中值,人们总是可以将概率模型转变为点预测模型。时间序列Transformer正如人们所想象的那样,在对本来就连续的时间序列数据建模方面,研究人员提出了使用循环神经网络(RNN)(如LSTM或GRU)或卷积网络(CNN)的模型,或利用最近...
打开AI决策“黑闸子”:一项预测卒中预后的研究
研究人员指出,为评价算法模型的推理过程,本次采用基于特征排序进行综合评分的项目,在特征明显的简单数据集下,传统算法有能力捕捉临床特征与风险预测的关系,从而表现出与新一代算法相同的性能。但在临床实际应用中,面对大体量、复杂的医疗数据,传统算法显然难以胜任实时、准确决策的角色。人工神经网络与决策树仍是当前医疗...