梯度SEARCH AGGREGATION
1，概述 1.1，梯度下降法 假定給定函數：?，求解該函數的極小值時，k的取值是多少？ 通常做法：對??求導，然后令導數=0，求解 k 值即為所求： 1.2，迭代與梯度下降求解 求導解...
...是隨著網絡的深入，一些經典的問題也就隨之出現，例如梯度彌散和梯度爆炸。這兩種問題都是由于神經網絡的特殊結構和特殊求參數方法造成的，也就是鏈式求導的間接產物。 梯度彌散：當使用反向傳播方法計算導數的時候...
...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。神經元和參數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生測試數據過擬合等現象。這時我們可以使用正則化和優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，感覺沒有什么優點，方便入門理解 缺點 容易梯度消失 x的可變值區域太小，極其容易陷入級值的狀況（-0.9~0.9） 指數exp計算復雜 Tanh 優點 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。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
