自適應(yīng)梯度下降算法SEARCH AGGREGATION
回答:這幾天我也是因?yàn)橐粋€(gè)項(xiàng)目而被迫使用vue，坦白的說vue和傳統(tǒng)的網(wǎng)站開發(fā)思路不同，導(dǎo)致愛的人愛死，老程序員煩死的現(xiàn)狀。主要區(qū)別：1傳統(tǒng)方式：我們做一個(gè)網(wǎng)站，首先創(chuàng)建幾個(gè)文件夾(css、js等等)，頁面需要用的資源文件，都放到各自的文件夾里。然后創(chuàng)建若干個(gè)HTML網(wǎng)頁，一個(gè)個(gè)鏈接把這些若干網(wǎng)頁串起來就OK，網(wǎng)頁里需要有什么事件或效果，要么用原生js要么用jqurey，去操作某個(gè)dom，實(shí)現(xiàn)頁面變化。...
sarva
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回答:跟傳統(tǒng)的教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)相比，松鼠AI的特色是很明顯的。具體來講，因?yàn)樗墒驛I開發(fā)了一個(gè)強(qiáng)大的人工智能系統(tǒng)，在上課的時(shí)候，這個(gè)系統(tǒng)就像一個(gè)優(yōu)秀的老師，給每個(gè)孩子帶來個(gè)性化的一對(duì)一教學(xué)。這里補(bǔ)充一點(diǎn)，在松鼠ai校區(qū)的學(xué)習(xí)，每個(gè)學(xué)生都有一臺(tái)電腦，并且有自己的專屬學(xué)習(xí)賬號(hào)。登錄系統(tǒng)，這個(gè)孩子所學(xué)內(nèi)容就是針對(duì)他目前對(duì)知識(shí)點(diǎn)掌握情況的內(nèi)容，這意味著每個(gè)學(xué)生電腦上出現(xiàn)的內(nèi)容和題目，是不一樣的。這一堂課上，60%到...
molyzzx
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回答:智適應(yīng)的教學(xué)原理采用測(cè)學(xué)練測(cè)的模式，通過先行測(cè)試-邊學(xué)邊練-綜合測(cè)試的方式，首先精準(zhǔn)測(cè)試出孩子的知識(shí)漏洞和薄弱點(diǎn)，然后再有針對(duì)性地學(xué)習(xí)。孩子在測(cè)試中的每個(gè)薄弱點(diǎn)和所學(xué)知識(shí)的掌握情況形成科學(xué)的知識(shí)圖譜，通過知識(shí)圖譜測(cè)出孩子薄弱點(diǎn)的根源在哪，這是任何人和自己做題是無法達(dá)到的。這也是為什么谷歌開發(fā)的機(jī)器人Alphago能戰(zhàn)勝圍棋大師李世石。乂學(xué)教育也是用了一個(gè)類似AlphaGo的體系，去模擬特級(jí)教師的大...
SwordFly
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回答:大家好，我們以java排序算法為例，來看看面試中常見的算法第一、基數(shù)排序算法該算法將數(shù)值按照個(gè)位數(shù)拆分進(jìn)行位數(shù)比較，具體代碼如下：第二、桶排序算法該算法將數(shù)值序列分成最大值+1個(gè)桶子，然后遞歸將數(shù)值塞進(jìn)對(duì)應(yīng)值的桶里，具體代碼如下：第三、計(jì)數(shù)排序算法該算法計(jì)算數(shù)值序列中每個(gè)數(shù)值出現(xiàn)的次數(shù)，然后存放到單獨(dú)的數(shù)組中計(jì)數(shù)累加，具體代碼如下：第四、堆排序算法該算法將數(shù)值序列中最大值挑選出來，然后通過遞歸將剩...
molyzzx
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...積動(dòng)量相結(jié)合，計(jì)算步驟2中當(dāng)前時(shí)刻的累積動(dòng)量。3、自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的優(yōu)化算法此前我們都沒有用到二階動(dòng)量。二階動(dòng)量的出現(xiàn)，才意味著自適應(yīng)學(xué)習(xí)率優(yōu)化算法時(shí)代的到來。SGD及其變種以同樣的學(xué)習(xí)率更新每個(gè)參數(shù)，但深...
...構(gòu)。神經(jīng)元被丟棄的概率為 1 ? p，減少神經(jīng)元之間的共適應(yīng)。隱藏層通常以 0.5 的概率丟棄神經(jīng)元。使用完整網(wǎng)絡(luò)（每個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出權(quán)重為 p）對(duì)所有 2^n 個(gè) dropout 神經(jīng)元的樣本平均值進(jìn)行近似計(jì)算。Dropout 顯著降低了過擬合，...
...ct feedback-alignment model）。我們還提供了關(guān)于為什么使用自適應(yīng)權(quán)重傳輸誤差信號(hào)優(yōu)于使用固定權(quán)重的初步分析。據(jù)我們所知，這是表明自適應(yīng)非對(duì)稱反饋信道比 DNN 中的隨機(jī)和固定反饋信道更有效的首次研究嘗試。圖1：BP（Back-pr...
...一層的權(quán)重調(diào)整對(duì)后一層的影響程度都會(huì)降低，不用重新適應(yīng)新的分布，從而讓模型學(xué)的更快，避免完全從頭學(xué)習(xí) Tips BN不用于輸入層和輸出層（經(jīng)驗(yàn)論） BN（實(shí)踐） 每次batch傳入時(shí)都做BN 各個(gè)優(yōu)化器的優(yōu)缺點(diǎn) 優(yōu)化器分兩...
...net） Adagrad 全名 Adaptive gradient algorithm ，翻譯過來就是適應(yīng)梯度算法，該算法能根據(jù)梯度中偏導(dǎo)數(shù)的大小給不同的偏導(dǎo)數(shù)以不同的學(xué)習(xí)率，偏導(dǎo)數(shù)大（?。┑慕o個(gè)小（大）的學(xué)習(xí)率，以此來減少參數(shù)更新時(shí)的擺動(dòng)。 其核心是...
...net） Adagrad 全名 Adaptive gradient algorithm ，翻譯過來就是適應(yīng)梯度算法，該算法能根據(jù)梯度中偏導(dǎo)數(shù)的大小給不同的偏導(dǎo)數(shù)以不同的學(xué)習(xí)率，偏導(dǎo)數(shù)大（?。┑慕o個(gè)小（大）的學(xué)習(xí)率，以此來減少參數(shù)更新時(shí)的擺動(dòng)。 其核心是...
...激活的。這一思想很快就變成了開發(fā)學(xué)習(xí)的計(jì)算模型和自適應(yīng)系統(tǒng)的靈感來源。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有能力從被提供的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，這被稱為自適應(yīng)學(xué)習(xí)（adaptive learning），而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)造其自己的組織或信息表征的能力則被稱為自組...
...經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定義。所有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常引用的特征是擁有自適應(yīng)加權(quán)集合，以及將輸入的非線性函數(shù)逼近神經(jīng)元的能力。 3. 生物神經(jīng)元 通常，生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間存在明確的聯(lián)系。流行的出版物宣傳了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
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(tái)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(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
魏憲會(huì)
高璐
