記憶SEARCH AGGREGATION
...一時間點決策的影響，但是似乎很難讓人信服這竟然能跟記憶扯上邊！?想一下，人的日常行為流程是這樣的。比如你在搭積木，那么每個時間點你的行為都會經(jīng)歷下面的子過程：1、眼睛看到現(xiàn)在手里的積木。2、回憶一下目前...
GridManager 會將用戶的部分操作進行記憶，從而達到用戶行為記憶的效果。 為什么在GridManager中會存在用戶偏好記憶 在數(shù)據(jù)的時代，一份數(shù)據(jù)往往會由不同的角色共享。而這些角色所關(guān)注的數(shù)據(jù)項并不相同，有關(guān)注某些列，有...
...加偏置神經(jīng)元（bias neuron）。）使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）記憶信息然而忽略電影圖像的序列信息只是最簡單的機器學習。如果我們看見了一副沙灘的景象，我們應該在之后的幀里強調(diào)沙灘的活動：某人在水中的圖片應該被更多可...
DeepMind的研究人員指出，讓系統(tǒng)學會「記憶」是一塊全新的研究領域，他們正在試圖解決這個難題。這篇文章正好談到這個問題并介紹了當前的研究進展。雖然諸多科技大佬（譬如Musk、霍金）都悲觀的認為，人類終究會被自己...
... 人腦記憶單元 神經(jīng)元是大腦的基本記憶單元，人類大腦里大約有 860 億個神經(jīng)元，說它像宇宙一樣復雜也不為過。我們的記憶和智慧就是由這些神經(jīng)元構(gòu)成的。 磁盤存儲單元 ...
...網(wǎng)絡遞歸網(wǎng)絡沿時間反向傳播梯度消失與梯度膨脹長短期記憶單元（LSTM）涵蓋多種時間尺度本文旨在幫助神經(jīng)網(wǎng)絡學習者了解遞歸網(wǎng)絡的運作方式，以及一種主要的遞歸網(wǎng)絡，即LSTM的功能和結(jié)構(gòu)。遞歸網(wǎng)絡是一類人工神經(jīng)網(wǎng)絡...
JavaScript 專題系列第十七篇，講解函數(shù)記憶與菲波那切數(shù)列的實現(xiàn) 定義 函數(shù)記憶是指將上次的計算結(jié)果緩存起來，當下次調(diào)用時，如果遇到相同的參數(shù)，就直接返回緩存中的數(shù)據(jù)。 舉個例子： function add(a, b) { return a + b; } ...
函數(shù)式編程之記憶是一種時間換空間的方法，用犧牲空間的復雜度來換取時間的復雜度 字符串連接 function f() { var s = arguments.length + Array.prototype.join.call(arguments); console.log(s); }; 這里使用的是Array.prototype.join方法進行字符串連...
...種各樣的模型迭代更新，如何為AI應用提供持久、智能的記憶系統(tǒng)逐漸成為了一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)。最近開源的Mem0項目為我們提供了一個強大的解決方案...
... 隨著年紀的不斷上升，我們開始丟三落四，忘東忘西，記憶力越來越差了! 這不止大人隨著年紀增大記憶力退卻，其實很多小孩子也是一樣~ 很多家長是不是經(jīng)常抱怨: 我家孩子背課文特別慢，常常背了幾十遍都背不下來，昨...
...度集中的情況下處在聚焦模式，此時的主要工作是吸收（記憶）正在學習的知識，并將其存儲在工作記憶（working memory)中；而與很多人認為的不同的是，大腦在非專心工作狀態(tài)下并不是完全放空，而是在幕后默默的加工所學到的...
短時記憶RNN 會受到短時記憶的影響。如果一條序列足夠長，那它們將很難將信息從較早的時間步傳送到后面的時間步。 因此，如果你正在嘗試處理一段文本進行預測，RNN 可能從一開始就會遺漏重要信息。在反向傳播期間，RNN ...
...篇的基礎上進行延伸，詳細分析如何利用LSTM，即長短時記憶網(wǎng)絡來進行序列式的推薦。1、從RBM，RNN到LSTM：根據(jù)用戶的長期歷史數(shù)據(jù)來挖掘隱特征是協(xié)同過濾常用的方法，典型的算法有基于神經(jīng)網(wǎng)絡的受限玻爾茲曼機 (RBM)，基于...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，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)訓練、推理能力由高到低做了...
