大模型基础架构的变革:剖析Transformer的挑战者(下)
SeT基于两个基本的softmax属性:一是保持注意矩阵中的数值都是非负的,二是利用一种非线性的机制来突出显示输入序列中的关键信息。通过引入最优传输的核代价函数,SeT模型成功地满足了这些特性,从而在处理长序列时更为高效。这种新方法在实际应用中表现得非常出色,特别是在处理小型和基础模型时,SeTrermer在ImageNet-1...
从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)
1、ndarr包:核心类NdArray,底层线性代数的简单实现,目前只实现CPU版本,GPU版本需要依赖庞大的三方库。2、func包:核心类Function与Variable分别是抽象的数学函数与变量的抽象,用于在前向传播时自动构建计算图,实现自动微分功能,其中Variable对应PyTorch的tensor。3、nnet包:核心类Layer与Block表示神经网络的层和块,...
scounix下curses编程函数说明
输入/输出函数来说,还定义了其他的一些宏,在调用特定函数之前,这些宏可以移动光标。intcurs_set(bf)这个函数将把光标置为可见或者不可见,如果终端有这个功能voidgetyx(win,y,x)getyx(.)将返回当前光标位置。(注意:这是一个宏)voidgetparyx(win,y,x)如果win是个子窗口,getparyx(.)将把该窗...
量化交易软件策略:使用计量经济学方法分析图表
方法进行分析。为何选择计量经济学方法?首先,MQL社区热衷于追求精确性,而这只能通过数学和统计学予以实现。其次,如果我没弄错的话,之前在这方面尚属空白。需要指出的是,成功的长期交易问题无法通过一篇文章就得以解决。现在,我只打算介绍选定模型的几种诊断方法,希望在以后的使用中能够体现其价值。此外,我将尽...
胡琪璇等:时移可控源音频大地电磁法三维反演研究
本次研究以常规可控源音频大地电磁法反演为基础,在目标函数中加入时移项,运用有限内存拟牛顿反演法,同时反演多个时刻的数据,实现了时移可控源三维反演算法。时移反演重在解决监测过程中的“变化”问题,一方面是地下异常体的变化,如海水入侵、地下污染、油气变化等;另一方面是地表采集环境的变化,如噪声水平不同,观测点...
详解神经网络基础部件BN层
defnd_func(x,sigma,mu):"""自定义实现正太分布的概率密度函数"""a=-(x-mu)**2/(2*sigma*sigma)f=np.exp(a)/(sigma*np.sqrt(2*np.pi))returnfif__name__=='__main__':x=np.linspace(-5,5)...
GPT-2没什么神奇的,PyTorch 就可以复现代码
由于layernorm在整个模型中广泛使用,简单的N(0,0.02)权重初始化就足够了。我们使用了一个bytepair编码(BPE)词汇表。我们还采用了在中提出的L2正则化的改进版本,在所有非偏倚或增益权重上的w=0.01。对于激活函数,我们使用高斯误差线性单位(GELU)。
1.3万人参会,NeurIPS 2019获奖论文公布,微软华人学者获经典论文奖
摘要:在本文中,研究者探究了大型损失函数族(BesovIPM)的非参概率密度估计问题,该函数族包括L^p距离、总变分距离,以及Wasserstein距离和KolmogorovSmirnov距离的泛华版本。对于各种损失函数设置,研究者提供了上下界,精确明确了损失函数与数据假设的选择,如何影响极小极大最优收敛率的确定。
资源| 如何利用VGG-16等模型在CPU上测评各深度学习框架
首先定义两个函数:conv_bn:卷积、batch归一化、ReLU;conv_dw:卷积、batch归一化、ReLU、卷积、batch归一化、ReLU;然后将网络经过1次conv_bn和13次conv_dw计算,和1次平均池化,最后使用softmax函数输出。TensorFlow/VGG-16
共享相关任务表征,一文读懂深度神经网络多任务学习
例如使用L2距离进行正则化[4],而[5]使用迹范数(tracenorm)。图2:深度神经网络多任务学习的Soft参数共享约束深度神经网络Soft参数共享的思想受到了MTL正则化技术的极大启发,这种思想已经用于其它模型开发,我们将在下面讨论。为什么MTL有效?即使多任务学习获得的归纳偏置看起来是可信的,为了更...