梯度SEARCH AGGREGATION
1，概述 1.1，梯度下降法 假定給定函數(shù)：?，求解該函數(shù)的極小值時，k的取值是多少？ 通常做法：對??求導，然后令導數(shù)=0，求解 k 值即為所求： 1.2，迭代與梯度下降求解 求導解...
...是隨著網(wǎng)絡的深入，一些經(jīng)典的問題也就隨之出現(xiàn)，例如梯度彌散和梯度爆炸。這兩種問題都是由于神經(jīng)網(wǎng)絡的特殊結構和特殊求參數(shù)方法造成的，也就是鏈式求導的間接產(chǎn)物。 梯度彌散：當使用反向傳播方法計算導數(shù)的時候...
...化的權重W。當然這個過程不是一步完成的，我們會使用梯度下降算法來一步步修改權重W，好讓損失逐漸逼近最小值，這是一個收斂的過程。下面介紹梯度下降算法以并用反向傳播來求梯度 梯度下降 Gradient descent 看名字就和梯度...
...化的權重W。當然這個過程不是一步完成的，我們會使用梯度下降算法來一步步修改權重W，好讓損失逐漸逼近最小值，這是一個收斂的過程。下面介紹梯度下降算法以并用反向傳播來求梯度 梯度下降 Gradient descent 看名字就和梯度...
...能力的要求很高。神經(jīng)元和參數(shù)之間的大量連接需要通過梯度下降及其變體以迭代的方式不斷調整。此外，有些架構可能因為強大的表征力而產(chǎn)生測試數(shù)據(jù)過擬合等現(xiàn)象。這時我們可以使用正則化和優(yōu)化技術來解決這兩個問題。...
...最低點 B 點，那么如何讓這個過程執(zhí)行的更加迅速呢？ 梯度下降了解一下！ 位于三維空間里的任意一個點都可以找到與之相切的平面，在高維的情況下也能找到超平面與其相切。那么在相切平面上的任意一個點都有多種方向，...
...比起來，感覺沒有什么優(yōu)點，方便入門理解 缺點 容易梯度消失 x的可變值區(qū)域太小，極其容易陷入級值的狀況（-0.9~0.9） 指數(shù)exp計算復雜 Tanh 優(yōu)點 和sigmod比起來，是零均值化處理。（零均值化可以加快模型的收斂） ...
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的原始相關性能圖表。同時根據(jù)訓練、推理能力由高到低做了...
