供应链的不确定性之舞:概率思维的应用
使用Excel的NORM.INV函数，我们可以计算出：=NORM.INV(0.98,100,20)这个公式会返回约146.5，意味着你需要保持至少147个智能手环的库存，才能达到98%的服务水平。这个数字乍看可能显得很高——毕竟，它比平均日需求高出近50%。但这正是概率思维的价值所在。它让我们明确地权衡了服务水平和库存成本。如果我们简单...
神经网络不再需要激活函数?Layer Normalization具有非线性表达
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。
OpenCV 4.10.0 版本更新发布,首次支持 Windows ARM64、苹果...
弃用了convertFp16函数,添加了对cv::Mat::convertTo及其类似函数的FP16支持。修复了一些与FP16算术相关的未定义行为#25598扩展了HALAPI,用于minMaxIdx#25563,LUT#25554,meanStdDev#25483,moments25490,normHamming#25491。为transpose#25342和一些算术函数#25574,#25506...
现代函数分析学的核心——巴拿赫空间
范数(norm)是用来度量向量大小的函数。一般而言,范数可以看作是将向量映射到一个非负的实数。度量完备性(metriccompleteness)是指一个度量空间中的柯西序列一定收敛于该空间中的一个点。更具体地说,一个度量空间是度量完备的,当且仅当所有的柯西序列都有一个极限,且该极限也在该度量空间中。柯西序列(Cauchys...
类脑计算开启大模型计算新范式?——挑战获得诺贝尔奖的ANN
2.SNNSoftmax:使用累积脉冲和归一化来近似Softmax函数。3.SNNSiLU:SNN版本的SiLU激活函数。Excitatory-InhibitoryIntegrate-and-Fire神经元模型设计了一种新的神经元模型,称为EI-IF(Excitatory-InhibitoryIntegrate-and-Fire)。这种神经元可以产生正负脉冲,更好地模拟生物神经元的行为。其动态可以表示为:...
三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现:从自注意力...
要实现因果自注意力,需要掩盖所有未来的token(www.e993.com)2024年11月10日。最直接的方法是在对角线上方对注意力权重矩阵应用掩码。我们可以使用PyTorch的tril函数来实现这一点:block_size=attn_scores.shape[0]mask_simple=torch.tril(torch.ones(block_size,block_size))
微调大模型,AMD MI300X就够了!跟着这篇博客微调Llama 3.1 405B...
没有任何分片规范的参数会在所有设备上进行复制。例如,层归一化(attention_norm/kernel和ffn_norm/kernel)没有设置分片规范,是PS(None)。应用分片函数在加载模型时,使用以下分片函数逐步对模型权重进行分片:defmake_shard_and_gather_fns(partition_specs):defmake_shard_fn(partition_spec):out_shar...
贝叶斯线性回归:概率与预测建模的融合|高斯|拟合|多项式|正态分布...
fromscipy.statsimportnorm#定义两个高斯分布mu1,sigma1=0,1#第一个分布的均值和标准差mu2,sigma2=2,1#第二个分布的均值和标准差#创建x值x=np.linspace(-5,5,1000)#计算两个高斯分布dist1=norm.pdf(x,mu1,sigma1)...
Mamba-2 新架构出世一统江湖!普林斯顿 CMU 华人再出神作,性能狂飙...
Mamba-2块通过删除连续线性映射来简化Mamba块:SSM参数,,是在块的开头生成的,而不是作为SSM输入的函数。如NormFormer中一样,添加了一个额外的归一化层,以提高稳定性。B和C映射只有一个在头之间共享的头,类似于多值注意力(MVA)
如何定量分析 Llama 3,大模型系统工程师视角的 Transformer 架构
从参数量和计算量的视角看,FFN的两次矩阵乘法和一次激活函数,带来了总计8*H*H的参数量,以及两次矩阵计算2*B*S*H*4H+2*B*S*H*4H总计16*B*S*H*H次计算。2.9单层Transformer结构汇总从工程视角看,忽略rmsnorm、positionembedding等环节,Transformer架构本质上就是多次的矩阵乘法:它的...