1，概述 1.1，梯度下降法 假定给定函数： ，求解该函数的极小值时，k的取值是多少？ 通常做法：对 求导，然后令导数=0，求解 k 值即为所求： 1.2，迭代与梯度下降求解 求导解...
...是随着网络的深入，一些经典的问题也就随之出现，例如梯度弥散和梯度爆炸。这两种问题都是由于神经网络的特殊结构和特殊求参数方法造成的，也就是链式求导的间接产物。 梯度弥散：当使用反向传播方法计算导数的时候...
...化的权重W。当然这个过程不是一步完成的，我们会使用梯度下降算法来一步步修改权重W，好让损失逐渐逼近最小值，这是一个收敛的过程。下面介绍梯度下降算法以并用反向传播来求梯度 梯度下降 Gradient descent 看名字就和梯度...
...化的权重W。当然这个过程不是一步完成的，我们会使用梯度下降算法来一步步修改权重W，好让损失逐渐逼近最小值，这是一个收敛的过程。下面介绍梯度下降算法以并用反向传播来求梯度 梯度下降 Gradient descent 看名字就和梯度...
...能力的要求很高。神经元和参数之间的大量连接需要通过梯度下降及其变体以迭代的方式不断调整。此外，有些架构可能因为强大的表征力而产生测试数据过拟合等现象。这时我们可以使用正则化和优化技术来解决这两个问题。...
...最低点 B 点，那么如何让这个过程执行的更加迅速呢？ 梯度下降了解一下！ 位于三维空间里的任意一个点都可以找到与之相切的平面，在高维的情况下也能找到超平面与其相切。那么在相切平面上的任意一个点都有多种方向，...
...比起来，感觉没有什么优点，方便入门理解 缺点 容易梯度消失 x的可变值区域太小，极其容易陷入级值的状况（-0.9~0.9） 指数exp计算复杂 Tanh 优点 和sigmod比起来，是零均值化处理。（零均值化可以加快模型的收敛） ...
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...
