高維SEARCH AGGREGATION
...地址：https://arxiv.org/abs/1706.00473深度學(xué)習(xí)是一種為非線性高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維和預(yù)測的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。而從貝葉斯概率視角描述深度學(xué)習(xí)會產(chǎn)生很多優(yōu)勢，即具體從統(tǒng)計的解釋和屬性，從對優(yōu)化和超參數(shù)調(diào)整更有效的算法，以及預(yù)...
今天看到一道題目，花了半天時間，解了出來 一個數(shù)組var meta = [1,2,[3,4,[5]],6,[7,[8,9,[10,11,[12]]]]];，通過遞歸的方式依次取出這個數(shù)組中的數(shù)據(jù) 1、首先，針對這道題，如果不使用遞歸，最簡單的解法,是先對其使用string方法，...
...，把二維數(shù)據(jù)降為用1維來表示，當(dāng)然，PCA通常是應(yīng)用在高維數(shù)據(jù)集上。 PCA解決什么問題 假設(shè)我們有10張100 × 100像素的灰度人臉圖，我們目標(biāo)是要計算這10張圖的主成分來作為人臉特征，這樣就可以基于這個‘特征臉’進(jìn)行人臉...
...真實問題和真實數(shù)據(jù)時，我們往往遇到維度高達(dá)數(shù)百萬的高維數(shù)據(jù)。盡管在其原來的高維結(jié)構(gòu)中，數(shù)據(jù)能夠得到較好的表達(dá)，但有時候我們可能需要給數(shù)據(jù)降維。降維的需求往往與可視化有關(guān)（減少兩三個維度，好讓我們可以繪...
...緩慢，算法需要下降很多很多的梯度才能學(xué)會模式，用于高維預(yù)測則相當(dāng)艱難。4/ 深度學(xué)習(xí)在處理約束條件方面表現(xiàn)很差。不同于線性規(guī)劃，深度學(xué)習(xí)不容易找到能滿足約束條件的解決方案。5/ 復(fù)雜模型的訓(xùn)練很不穩(wěn)定。神經(jīng)圖...
...術(shù)總能做到最好（沒有免費的午餐）。 5：直覺錯誤——高維度 過度擬合之后，機(jī)器學(xué)習(xí)中最大的問題就是維度的詛咒。這個話題是由Bellman在1961年提出的，指的是許多在低維度下工作正常的算法在輸入是高維時就變得棘手。但...
...幾乎不會更新，于是也卡在該鞍點 這是一維的情況，在高維的情況下（上千上萬個參數(shù)），局部最小值意味著所有參數(shù)無論往哪個方向走損失都會增大，這其實是非常罕見的事情。而高維情況下的鞍點可以這樣理解，即在該點...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
