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relu最新视觉报道_relu34 undertale(2024年12月全程跟踪)

内容来源：奇优电影院所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

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字节AI大模型面试全攻略：从基础到实战 ### 一面：深度拷问，手撕代码 𐟒𛊨–‡深度解读面试官会详细询问你对论文的理解，尤其是关于transformer和llama的Layer Normalization（LN）的区别。数学推导你需要手写Root Mean Square Normalization（RMSNorm），并解释FFN的不同之处，包括Relu和SwiGLU。数据清洗讲解数据清洗的流程，以及质量过滤采用的模型和方法。 PPL公式解释PPL公式的含义和作用。 BERT预训练介绍BERT的预训练任务和embedding。位置编码讲解位置编码的概念。 Prompt范式你认为好的prompt范式是什么？开放性问题讨论端到端的大模型和多个小模型的优缺点。现场手撕解决两道easy级别的题目。二面：再次拷打，深入探讨 𐟔 模型介绍再次介绍你的模型，并阐述数据清洗流程。数据策略采用什么样的策略以及什么样的数据才会便于模型学习？数据配比讲解数据配比的思路。 LLM特点主流LLM（Large Language Model）模型结构设计的特点。评估方法如何评估LLM？训练困难训练LLM最大的困难是什么？前沿了解对前沿LLM有哪些了解？工具调用如何实现工具调用？国内LLM 对国内LLM有哪些了解？推理能力 LLM推理能力的天花板目前处于什么程度？三面：硬件与软件，实战经验 𐟒ኧᬤ𛶤𘎥ˆ駔觎‡ 询问你的硬件及硬件利用率。 DeepSpeed阶段讲讲DeepSpeed的几个阶段，分别对什么进行分片以及代价是什么。模型训练时间如何估计模型训练时间？ DP与DDP区别阐述DP（Data Parallelism）和DDP（Distributed Data Parallel）的区别。显卡数量最多用过多少张卡？模型监控训练过程中如何进行模型监控？数据配比量化如何量化数据配比才是一个好的方案？预训练数据处理讲解预训练数据处理。评估方法如何评估预训练和SFT（Supervised Fine-Tuning）。 Encoder-Decoder区别说明encoder-decoder、encoder、decoder的区别。文本输入输出过程讲解文本输入大模型到输出的过程。 Decoding策略介绍decoding策略。大模型结构变化大模型结构有哪些变化？现场手撕解决cross-attention问题。

【中国科学院团队用数学研究深度学习，助力理解神经网络深度的有效性】 #深度学习# 的成功已经无需多言。一直以来，研究者们都尝试从数学角度去解释神经网络的有效性。然而，由于网络的结构可以看作是高维线性变换和逐元素的非线性变换（如 ReLU 激活函数）之间的多重复合，因此实际上并没有很好的数学工具去破解这样复杂的结构。所以，对于#神经网络# 的理论研究往往局限在诸如网络的逼近、优化、泛化以及其他观测到的现象等方面。如果抛开理论的限制，一个无可争议的事实是：更宽、更深的网络总是有着更好的效果。小到几层的全连接网络、大到万亿规模的#大模型# ，都一致性地保持着这样的规律。那么，如何从理论上理解这样的事实？激活函数又在其中扮演什么样的角色？相比于宽度，对深度的研究更加具有挑战性，因为层数的增加还伴随着非线性函数的不断复合。戳链接查看详情：

FLAN：神经网络的灵活语言架构 𐟌 FLAN（Flexible Language Architecture for Neural Networks）是一种专为神经网络设计的灵活语言架构。它的核心在于利用神经网络的结构和训练方法来处理和理解自然语言。FLAN模型由多个层和节点组成，每个节点都执行特定的计算操作，并且拥有可学习的参数。输入与处理 𐟓š 在FLAN模型中，输入数据首先通过一个或多个输入层进入神经网络。这些输入层可以接收各种数据表示形式，如字词嵌入（word embeddings）、字符嵌入（character embeddings）或句子嵌入（sentence embeddings）。接下来，数据会经过一系列隐藏层，每个隐藏层由多个神经元组成，每个神经元都连接到上一层的所有神经元。在每个隐藏层中，神经元会对输入进行线性变换，并通过激活函数（如ReLU、sigmoid等）进行非线性映射。这个过程帮助模型学习输入数据的复杂模式和特征。最后，FLAN模型通过输出层将处理后的数据映射到最终的输出结果。输出层的设计可以根据具体任务的要求进行定制，例如分类任务可能使用softmax函数产生类别概率分布，回归任务可能直接输出一个连续值。训练与优化 𐟔犆LAN模型的关键在于利用反向传播算法进行训练。通过与标注数据进行比较，模型可以计算输出结果与真实结果之间的差异，并根据这个差异来调整模型的参数。这个过程被称为梯度下降，它使模型逐渐优化，以更准确地预测和生成输出结果。应用广泛 𐟌 FLAN模型是一种基于神经网络的灵活语言架构，通过多层和节点的组合，利用反向传播算法学习输入数据的模式和特征，并生成准确的输出结果。这使得FLAN模型在自然语言处理任务中具有广泛的应用。无论是分类、回归还是其他各种任务，FLAN都能通过其灵活的架构和强大的学习能力来提供有效的解决方案。

投资理财书单（三）《机器学习与股票择时》邱月著随着计算机技术在运算能力、数据存储等方面的快速发展，传统股票投资方法的弊端被不断放大，新兴的量化投资方法受到人们的广泛关注，依赖计算机技术的机器学习算法越来越多的应用在股票研究领域之中。支持向量机、K紧邻、遗传算法等多种机器学习算法都被成功应用于量化投资领域，本书改进了FA算法的动态搜索能力，将MFA算法应用于变量的选取及参数寻优，系统地构建了基于MFA-SVM的量化择时模型；针对传统神经网络层数不足等局限性，提出一种适用于股票择时问题的混合CNN-RNN模型，由一维CNN模块（卷积层和池化层）、RNN模块（双层LSTM和双层GRU）、ReLU激活函数层组成，并进行了实证研究，为相关学者后续研究提供了新思路和新方法。本书可供信息管理与金融类专业高年级本科生与研究生使用，也可供从事机器学习技术与应用研究的科研人员、金融市场数据分析人员以及机器学习软件开发人员参考。

𐟓𘠍atlab实现影像倾斜矫正 𐟎œ荡tlab中，你可以使用卷积神经网络（CNN）来实现影像的倾斜矫正。通过训练网络，你可以基于生成的图像对原始图像进行规范化，并利用设定的阈值角度来验证网络的预测误差。𐟓ˆ 𐟔 具体步骤包括：首先，构建一个包含多个层的CNN模型，如batch normalization layer、relu layer、dropout layer等。然后，使用训练数据对网络进行训练，并在训练过程中定期对验证数据进行测试，以确保网络的准确性和性能。𐟒ꊊ𐟓Š 在训练过程中，你可以通过指定验证数据和验证频率来监控网络的准确性。此外，还可以使用RMSE（均方根误差）和箱体图来进一步验证网络性能。𐟓ˆ 𐟎‰ 通过这种方法，你可以有效地实现影像的倾斜矫正，提高影像的质量和准确性。无论是用于科研还是实际应用，都是一种非常有效的方法！𐟌Ÿ

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层数vs批量归一化，谁更强？在机器学习中，增加神经网络的层数通常可以提升模型的性能。然而，增加层数也可能导致模型过拟合，因此需要在增加层数的同时，进行一些正则化操作，如批量归一化（Batch Normalization）。以下是增加层数和批量归一化对模型性能影响的对比。增加层数：模型复杂度提升 𐟚€ 首先，我们尝试增加神经网络的层数。通过增加隐藏层的数量，模型的复杂度也随之提升。然而，这并不总是意味着性能的提升。在某些情况下，增加层数可能导致模型过度拟合，从而在验证集上的表现变差。减少层数：简化模型 𐟔„ 为了平衡模型的复杂度和性能，我们尝试减少层数。通过减少隐藏层的数量，模型的复杂度降低，但性能可能也会受到影响。我们发现，减少层数后，两条曲线并没有像预期的那样接近。批量归一化：稳定模型性能 𐟌 在两层的基础上，我们尝试增加批量归一化。批量归一化可以帮助稳定模型的性能，使得两条曲线更加接近。通过在模型中添加批量归一化层，我们观察到模型的性能有了显著的提升。模型结构：逐层优化 𐟏—️ 最终的模型结构如下： model = Sequential() model.add(Flatten(input_shape=(look_back, 1))) model.add(Dense(32, activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.06))) model.add(Dropout(0.3)) model.add(Dense(16, activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.06))) model.add(Dropout(0.3)) model.add(BatchNormalization()) model.add(Dense(1, activation='linear')) 通过这个结构，我们能够在增加模型复杂度的同时，保持模型的性能稳定。批量归一化在这个模型中起到了关键的作用，帮助我们找到了一个性能和复杂度之间的平衡点。

「父子局」「游戏悬赏令」父亲大人的CSGO实力，逆天了！看这对父子的对战，笑点全开，结局反转，简直是游戏界的欢乐源泉！别急着走，这视频末尾，你绝对想不到！𐟒갟𛧈𖥭齐上阵，谁说游戏是年轻人的专利？ReLU老爹，教育你如何玩转战场！𐟘‚𐟓𚨛‹仔地图攻略君的微博视频

𐟓š 深度学习入门必读：10篇经典论文推荐 𐟌Ÿ 近期有不少小伙伴在问如何快速入门深度学习，尤其是对于那些对深度学习算法创新感兴趣的开发者。今天，我就来给大家推荐10篇经典论文，帮助你快速上手深度学习。《Deep Residual Learning for Image Recognition》这篇论文提出了一种深度残差学习框架，让神经网络的训练变得更加简单。通过将每一层定义为学习残差函数，而不是未使用的函数，网络能够达到前所未有的深度。在ImageNet数据集上，评估的残差网络深度高达152层，比VGG网络深了8倍，但复杂性仍然较低。最终，这些残差网络在ImageNet测试集上取得了3.57%的误差，获得了ILSVRC 2015年分类任务的第一名。《TensorFlow: a system for large-scale machine learning》 TensorFlow是一种用于在大规模和异构环境中运行的机器学习系统。它使用数据流图来表示计算、共享状态和改变状态的操作。通过将数据流图的节点映射到集群中的多台机器，并在一台机器中映射到多个计算设备上，包括多核CPU、通用GPU和特定设计的张量处理单元（Tensor Processing Units, TPUs），TensorFlow为应用开发人员提供了灵活性。本文描述了TensorFlow的数据流模型，并展示了TensorFlow在几个真实世界应用中的出色性能。《Mask R-CNN》这篇文章提出了一个简单、灵活、通用的对象实例分割框架。通过在现有的边界框识别分支上添加一个用于目标掩码预测的分支，Mask R-CNN能够有效地检测图像中的对象，并为每个实例生成高质量的分割掩码。训练简单，仅对更快的R-CNN增加了较小的开销，并能以每秒5帧的速度运行。本文展示了在COCO挑战套件的所有三个方面中的顶级结果，包括实例分割、有界框对象检测和人体关键点检测。《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》 Batch Normalization是一种用于加速深度网络训练的技术，通过减少内部协变量偏移来提高网络的稳定性。它在训练过程中对每一层的输入进行标准化处理，使得每一层的输出都服从标准正态分布，从而加速网络的收敛速度。《Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting》 Dropout是一种用于防止神经网络过拟合的简单方法。通过在训练过程中随机丢弃一部分神经元，Dropout能够有效地减少神经网络的复杂度，从而提高其泛化能力。《ReLU: A Simple Nonlinearity for Deep Networks》 ReLU（Rectified Linear Unit）是一种用于深度网络的简单非线性激活函数。它的计算简单，能够有效解决梯度消失问题，从而提高网络的训练效率。《Gradient Descent with Momentum》动量梯度下降是一种用于优化神经网络参数的算法。通过引入动量项，动量梯度下降能够加速网络的收敛速度，并减少对初始参数的敏感性。《Adam: A Method for Stochastic Optimization》 Adam是一种用于随机优化神经网络参数的算法。它结合了动量梯度下降和自适应学习率调整的优点，能够自适应地调整学习率，从而提高网络的训练效率。《LSTM: A Search Space Odyssey》 LSTM（Long Short-Term Memory）是一种用于处理序列数据的神经网络结构。通过引入门控机制，LSTM能够有效地捕捉序列中的长期依赖关系，广泛应用于自然语言处理和语音识别等领域。《Autoencoders, Unsupervised Learning, and Deep Architectures》这篇论文介绍了自编码器的基本原理和应用。自编码器是一种无监督学习算法，通过学习输入数据的编码和解码来提取数据的内在特征。它在深度学习和图像处理中有着广泛的应用。希望这些论文能帮助你快速入门深度学习，享受深度学习的魅力！𐟓–✨

𐟧 𐟒ᠧ垧𛏧𝑧𛜧𛓦ž„解析 𐟤” 你是否好奇神经网络到底是什么？其实，它是一种深受人脑结构启发的计算模型哦！𐟒ኊ𐟎垧𛏧𝑧𛜧”𑤼—多相互连接的“神经元”组成，每个神经元都像人脑中的神经元一样，接收输入、应用权重并产生输出。这些神经元被巧妙地组织成不同的层：输入层、隐藏层和输出层。𐟓ˆ 𐟔 输入层负责接收外部信息，隐藏层则执行复杂的计算、识别模式和提取特征，而输出层则提供最终结果或预测。神经元之间的连接由权重表示，这些权重决定了神经元之间影响的强度。𐟒ꊊ𐟔堦🀦𔻥‡𝦕𐦘痢ž经网络中的另一大亮点，它为网络引入了非线性，使得神经网络能够捕获更加复杂的模式。常见的激活函数包括Sigmoid、Tanh、ReLU等。𐟎‰ 现在，你是不是对神经网络有了更深入的了解呢？𐟤“

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