神经网络可能不再需要激活函数?
作者指出,在CIFAR-10随机标签数据集上,对于通常的线性层模型,其准确率不超过20%;而使用线性层和LN-G构成的神经网络(不引入传统的激活函数作为非线性单元)能够取得55.85%的准确率。作者进一步探究了LN-G在无激活函数的卷积神经网络的分类效果,并实验上证明了这种没有激活函数的神经网络的确有着强大的拟合能力。此外...
ICML 2024 | 高效架构SLAB:Attention简化,无需LayerNorm,视觉/...
三、总结我们对Transformer结构中的标准化层和注意力机制两个模块的优化策略进行了深入探索,提出了渐进式的LayerNorm替换策略,同时采用一种简单高效的线性注意力模块,来获得更加高效的Transformer模型架构。这个方法在图像分类、目标检测以及语言任务上进行了大量的实验验证,在精度无损的情况下,大幅提升Transformer的推理效率。
大模型扫盲系列——大模型实用技术介绍(上)
公式:基本与batchnorm步骤一样,最大区别就是输入的X的m维换成向量或者特征的维度数值,按照这个维度对每个x进行归一化计算。值得注意的是,layernorm是针对单个样本的每个特征进行的(类比NLP任务中句子转换成的每个token),而不是跨样本。这使得LayerNorm特别适用于处理时间序列数据和循环神经网络,可以不依赖于...
Transformer要变Kansformer?用了几十年的MLP迎来挑战者KAN
在Kolmogorov-Arnold定理中,内层函数形成一个KAN层,其中n_in=n和n_out=2n+1,外层函数形成一个KAN层,其中n_in=2n+1和n_out=1。因此,方程(2.1)中的Kolmogorov-Arnold表示仅仅是两个KAN层的组合。现在,拥有更深的Kolmogorov-Arnold表示意味着:只需堆叠更多的KAN层...
矩阵模拟!Transformer大模型3D可视化,GPT-3、Nano-GPT每一层清晰...
Transformer模块的第一步是对该矩阵进行「层归一化」(LayerNorm)处理。这是对矩阵每列的值分别进行归一化的操作。归一化是深度神经网络训练中的一个重要步骤,它有助于提高模型在训练过程中的稳定性。我们可以分别看待每一列,所以现在先关注第4列(t=3)。
【图解深度学习】卷积神经网络结构组成与解释|方差|算法|拟合|...
常用函数:BatchNorm2dpytorch用法:nn.BatchNorm2d(num_features,eps,momentum,affine)num_features:一般输入参数为batch_sizenum_featuresheight*width,即为其中特征的数量(www.e993.com)2024年9月20日。eps:分母中添加的一个值,目的是为了计算的稳定性,默认为:1e-5。momentum:一个用于运行过程中均值和方差的一个估计参数(我的理解是一...
ICLR 2023 Oral|Batch Norm层等暴露TTA短板,开放环境下解决方案来了
此处与梯度裁剪的两个变种(即:byvalueorbynorm)进行对比。如下图所示,梯度裁剪对于梯度裁剪阈值δ的选取很敏感,较小的δ与模型不更新的结果相当,较大的δ又难以避免模型坍塌。相反,SAR不需要繁杂的超参数筛选过程且性能显著优于梯度裁剪。
2018年最全的excel函数大全14—统计函数(6)
NORM.DIST函数描述返回指定平均值和标准偏差的正态分布函数。此函数在统计方面应用范围广泛(包括假设检验)。用法NORM.DIST(x,mean,standard_dev,cumulative)NORM.DIST函数用法具有下列参数:X必需。需要计算其分布的数值。Mean必需。分布的算术平均值。
王小川的大模型打造秘籍首次曝光:五步走,两个月炼成
标准的FFN层:在”AttentionisAllYouNeed”(Vaswanietal.,2017)中,FFN层由两个线性变换和一个非线性激活函数组成。具体来说,给定输入x,FFN层的计算过程为:FFN(x)=max(0,xW1)W2,其中W1,b1,W2,b2是模型参数,max(0,*)表示ReLU激活函数。
R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险|附代码数据
0),include.mean=TRUE),distribution.model="norm")让我们看一下该模型中的条件分位数,也称为VaR,设置为99%。##首先是条件分位数plot(fit,which=2)现在,让我们生成一个绘图面板。##数据acf-显示序列相关plot(fit,which=6)...