高維SEARCH AGGREGATION
...地址：https://arxiv.org/abs/1706.00473深度學習是一種為非線性高維數據進行降維和預測的機器學習方法。而從貝葉斯概率視角描述深度學習會產生很多優勢，即具體從統計的解釋和屬性，從對優化和超參數調整更有效的算法，以及預...
今天看到一道題目，花了半天時間，解了出來 一個數組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組中的數據 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，...
...，把二維數據降為用1維來表示，當然，PCA通常是應用在高維數據集上。 PCA解決什么問題 假設我們有10張100 × 100像素的灰度人臉圖，我們目標是要計算這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’進行人臉...
...真實問題和真實數據時，我們往往遇到維度高達數百萬的高維數據。盡管在其原來的高維結構中，數據能夠得到較好的表達，但有時候我們可能需要給數據降維。降維的需求往往與可視化有關（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會模式，用于高維預測則相當艱難。4/ 深度學習在處理約束條件方面表現很差。不同于線性規劃，深度學習不容易找到能滿足約束條件的解決方案。5/ 復雜模型的訓練很不穩定。神經圖...
...術總能做到最好（沒有免費的午餐）。 5：直覺錯誤——高維度 過度擬合之后，機器學習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），局部最小值意味著所有參數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。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
