矩阵和多特征线性回归快速回顾之前文章的前提是:给定特征——任何房屋面积(sqm),我们需要预测结果,也就是对应房价($)。为了做到这一点,我们:我们找到一条「最拟合」所有数据点的直线(线性回归)。「最拟合...
...示例代码。但还遗留了以下几个问题: 在计算协方差和特征向量的方法上,书上使用的是一种被作者称为compact trick的技巧,以及奇异值分解(SVD),这些都是什么东西呢? 如何把PCA运用在多张图片上? 所以,我们需要进一步...
... as npA = np.array([[2, 3], [3, -6]])w1, V1 = np.linalg.eig(A) # 计算A的特征值和特征向量print(A的特征值: = , w1)print(A的特征向量: = , V1)B = np.array([[5,2,0], [2,5,0], [-3,4,6]])w2, V2 = np.linalg.eig(B) # 计算B的特征值和特...
...化表示给输出出来,而丢掉了网络的其他层对输入文本的特征抽取与表示。而本文原标题中提到的深度向量嵌入的图表示法的做法稍有不同。图表示法要把神经网络模型的所有参与编码的层都输出出来,从而能够得到神经网络对...
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...