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個桶子,然后遞歸將數(shù)值塞進(jìn)對應(yīng)值的桶里,具體代碼如下:第三、計數(shù)排序算法該算法計算數(shù)值序列中每個數(shù)值出現(xiàn)的次數(shù),然后存放到單獨的數(shù)組中計數(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...
...請見圖 1B。我們看到 tanh 激活函數(shù)的相移消失了!輸入的互信息在所有的 ReLu 層中單調(diào)遞增,沒有明顯的壓縮階段。因此,非線性函數(shù)的選擇實質(zhì)上影響了信息平面的動態(tài)。作者使用一個非常簡單的三神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步探討了這...
...的結(jié)果更加具備可解釋性。為了引入這個 c ,[7] 利用了互信息的建模方式,即 c 應(yīng)該和生成模型 (G)基于 z 和 c 生成的圖片,即 G ( z,c ),高度相關(guān) —— 互信息大。利用這種更加細(xì)致的隱變量建模控制,infoGAN 可以說將 GAN 的...
... 離散化 等值分箱 等量分箱 獨熱 one-hot 標(biāo)準(zhǔn)化 最小最大 min-max z-score l2 標(biāo)準(zhǔn)化 歸一化 特征選擇 ANOVA 信息增益/信息增益率 模型驗證 評價指標(biāo) 回歸 MSE R 方 分類 準(zhǔn)確率 精確率 召回率 F1 得分 宏平均 F1 微平均 ...
... 離散化 等值分箱 等量分箱 獨熱 one-hot 標(biāo)準(zhǔn)化 最小最大 min-max z-score l2 標(biāo)準(zhǔn)化 歸一化 特征選擇 ANOVA 信息增益/信息增益率 模型驗證 評價指標(biāo) 回歸 MSE R 方 分類 準(zhǔn)確率 精確率 召回率 F1 得分 宏平均 F1 微平均 ...
...論 4、 信息論及其他 信息熵;條件熵;相對熵 (KL散度);互信息;幾種常用的距離度量;圖論;樹論 上面數(shù)學(xué)基本上就是我們所要學(xué)的數(shù)學(xué)的全部了,看上去有點嚇人是不?不要慌,沒有那么難,一點點啃下去就可以了。 推薦...
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。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...