...多种更高级的参数更新的方法啦，下面就来看一下 普通动量更新 该方法的关键是引入一个速度的概念。速度这个量将对历次求得的梯度进行累加，在每次累加时会有一参数$gamma$对原速度进行衰减处理后再进行累加。参数更新时...
...基础。 本人能力有限，欢迎牛人共同讨论，批评指正。 动量与动量守恒 【科普】一般而言，一个物体的动量指的是这个物体在它运动方向上保持运动的趋势。动量实际上是牛顿第一定律的一个推论。 动量即是物体运动的量...
...基础。 本人能力有限，欢迎牛人共同讨论，批评指正。 动量与动量守恒 【科普】一般而言，一个物体的动量指的是这个物体在它运动方向上保持运动的趋势。动量实际上是牛顿第一定律的一个推论。 动量即是物体运动的量...
...这个问题，不需要对特定值进行手动设置。优化技术5.1 动量（Momentum）随机梯度下降和小批量梯度下降是机器学习中最常见的优化技术，然而在大规模应用和复杂模型中，算法学习的效率是非常低的。而动量策略旨在加速学习过...
...要的差别就体现在1和2上。2、固定学习率的优化算法一阶动量是各个时刻梯度方向的指数移动平均值，约等于最近 1/(1-β1) 个时刻的梯度向量和的平均值。也就是说，t 时刻的下降方向，不仅由当前点的梯度方向决定，而且由此...
...初始值为0-1之间的随机数。为了优化收敛速度，这里采用动量法权值调整，需要记录上一次权值调整量，用三维数组layer_weight_delta来记录，截距项处理：程序里将截距的值设置为1，这样只需要计算它的权重就可以了。2. 向前计...
...没这么大。感谢@冰橙的指正】Momentummomentum是模拟物理里动量的概念，积累之前的动量来替代真正的梯度。公式如下：Nesterovnesterov项在梯度更新时做一个校正，避免前进太快，同时提高灵敏度。 将上一节中的公式展开可得：所...
...无法收敛） 缺点 选择合适的学习率较为困难 Momentum动量 优点 动量梯度下降，动力火车，惯性火车，这一次梯度下降的值，会影响下一次梯度下降的值，相对于简单的梯度下降来说，Momentum动量带有延续性相对于简单的梯...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
