收敛

实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法）

然而，随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加，传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战，DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—

大富大贵7·2025-03-20 10:10

神经网络之参数初始化

合适的参数初始化方法有助于提高训练速度、避免梯度消失/爆炸问题，并且加速网络的收敛。一、参数初始化目的避免梯度消失和梯度爆炸：在深度神经网络中，参数初始化对梯度流动非常重要。

硬水果糖·2025-03-20 08:21

SSA麻雀搜索算法LSTM

SSA（SparrowSearchAlgorithm）是一种受麻雀觅食和反捕食行为启发的群体智能优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点。

数分小白.py·2025-03-19 11:29

基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测

MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测一、基本原理与优化框架遗传算法（GA）与BP神经网络的结合（GA-BP）主要通过全局搜索优化BP神经网络的初始权值和阈值，解决传统BP易陷入局部最优、收敛速度慢的问题

默默科研仔·2025-03-19 09:41

知识蒸馏 vs RLHF：目标函数与收敛分析

1.知识蒸馏（KnowledgeDistillation）知识蒸馏是一种模型压缩技术，旨在将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到较小的模型（学生模型）中，以提高学生模型的性能。目标函数知识蒸馏的目标函数通常由两部分组成：分类损失（StudentLoss）：学生模型的输出与真实标签之间的交叉熵损失，表示为：[Lclassification=CrossEntropy(y,q(1))=−∑i=1Nyil

从零开始学习人工智能·2025-03-18 01:48

群体智能优化算法-旗鱼优化算法 (Sailfish Optimizer, SFO，含Matlab源代码）

通过在搜索过程中模拟旗鱼对沙丁鱼的捕食行为，以及沙丁鱼群的逃逸与防御机制，SFO平衡了全局探索与局部开发，在处理复杂优化问题时具有良好的收敛性能。

HR Zhou·2025-03-17 23:30

技术解析麦萌短剧《月光下的你》：从「时间序列的对抗扰动」到「加密身份的收敛证明」

《月光下的你》以十六年的时间跨度展开一场关于「数据污染」与「身份验证」的深度博弈，本文将用机器学习视角拆解这场跨越时空的模型纠偏实验。1.数据污染事件：十六年前的对抗攻击许芳菲（Agent_Xu）的遭遇可视为时间序列上的对抗样本注入：标签篡改攻击：许清清（Adversary_XuQing）通过伪造标签（Label_Tampering）将Agent_Xu与傅临州（Node_Fu）强行关联，触发道德约

萌萌短剧·2025-03-17 16:43

即插即用模块--KANLinear

在相同迭代次数下超越传统MLP，不仅训练速度更快，收敛性更好，而且在拟合复杂函数时的精度也明显提高。

苏格拉没有鞋底·2025-03-16 17:51

训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？

步长既不能太大，也不能太小，原因如下：1.步长太大的问题如果步长过大，会导致以下问题：模型发散（Divergence）：参数更新幅度过大，可能导致损失函数的值不断增大，甚至无法收敛，模型性能急剧下降。

yuanpan·2025-03-15 16:52

动态路由RIP的总结

之后通过路由器之间的沟通,协商计算到达未知网段的路由信息静态路由优点:1.选路由管理员选择,更好掌控2.路由器资源占用更少3.静态路由相对动态路由更加安全缺点:1.配置量大2.静态路由无法根据网络拓扑结构的变化而变化—收敛动态路由

nihuhui666·2025-03-15 15:39

OSPF总结

开放式最短路径优先协议1.选路–应为ospf是链路状态协议,收集拓扑信息之后将图形结构通过SPF算法转化为树形结构,计算出的路径不会有环路,并且以带宽作为开销的评判标准,所以OSPF选路优于rip2.收敛

nihuhui666·2025-03-15 15:39

Batch Normalization理解

BatchNormalization理解BatchNormalization：批归一化我们在图像预处理过程中通常会对图像进行标准化处理，这样能够加速网络的收敛，如下图所示，对于Conv1来说输入的就是满足某一分布的特征矩阵

zhimengxiang·2025-03-14 22:13

芯片时钟树结构（H-tree,Fishbone,FlexH,Mesh等）的对比、应用实例及未来趋势

引言在先进制程芯片设计中，时钟树综合（ClockTreeSynthesis,CTS）的优化程度直接影响芯片的时序收敛、功耗分布和面积利用率。

赛卡·2025-03-14 16:46

深度学习之优化器Optimizer介绍

选择合适的优化器可以极大地影响模型的收敛速度和最终性能。2.优化器的基本原理优化器的基本思路是利用梯度下降法来最小化损失函数。每一步都根据当前梯度的方

yueguang8·2025-03-14 08:19

深度学习常见优化器

一、基础优化器随机梯度下降（SGD）•核心：∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点：学习率固定，收敛路径震荡大•适用场景：简单凸优化问题•改进方向：动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum

Humingway·2025-03-14 07:13

Epoch 和 Batch Size的设计 + 模型的早停策略（基于上篇）

一.epoch和batchsize的设计epoch和batchsize是训练神经网络时的两个关键超参数，它们的设计会直接影响模型的训练速度、收敛性和最终性能。

一只小铁柱·2025-03-13 13:08

深入理解OSPF：原理、配置与实战案例

OSPF（OpenShortestPathFirst，开放式最短路径优先）作为一种广泛使用的IGP（内部网关协议），以其快速收敛、灵活扩展和高效管理等特点，成为了许多企业网络的首选。

w2361734601·2025-03-12 18:17

用物理信息神经网络（PINN）解决实际优化问题：全面解析与实践

实验表明，PINN相比传统数值方法及强化学习（RL）/遗传算法（GA），在收敛速度、解的稳定性及物理保真度上均实现突破性提升。关键词：物理信息神经网络；优化任务；深度学习；强化学习；航天器轨道一、

青橘MATLAB学习·2025-03-12 14:23

【深度学习】Adam（Adaptive Moment Estimation）优化算法

通过动态调整每个参数的学习率，在非平稳目标（如深度神经网络的损失函数）中表现优异目录基本原理和公式笼统说明：为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量（Momentum）：跟踪梯度的指数衰减平均（一阶矩），加速收敛并减少震荡

辰尘_星启·2025-03-10 20:51

【华三】STP端口角色与状态深度解析

阻塞端口）三、端口状态转换流程四、角色与状态的关联流程图流程图解读五、链路故障时的行为分析1.传统STP（802.1D）2.RSTP（802.1w）六、实例演示：网络拓扑中的STP行为拓扑说明链路故障模拟收敛时间分析正常

张白夕·2025-03-09 13:54

特征缩放：统一量纲，提高模型性能

这种量纲不统一会给许多机器学习算法（如梯度下降）带来问题，导致收敛速度慢、模型性能差等。特征缩放（FeatureScaling）就是一种用于解决这个问题的常用数据预处理

AI天才研究院·2025-03-08 03:04

大模型最新面试题系列：训练篇之模型监控与调试

学习率：监控学习率的变化，确保其处于合适的范围，避免学习率过大导致模型不稳定或过小导致训练收敛过慢

人肉推土机·2025-03-07 10:21

关于网络数通工程师 OSPF 协议的常见面试问题

OSPF（开放式最短路径优先）是基于链路状态的内部网关协议（IGP），使用Dijkstra的SPF算法计算最短路径树，核心目标包括快速收敛、分层网络设计（区域划分）和避免路由环路‌12。‌

他不爱吃香菜·2025-03-06 13:24

深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用

归一化方法可以帮助减少梯度消失或爆炸的问题，提升模型的收敛速度，且对最终模型的性能有显著影响。本文将以PyTorc

@Mr_LiuYang·2025-03-03 21:55

关于STP、RSTP、MSTP协议的常见面试问题

STP（802.1D）：功能：防二层环路，收敛慢（30-50秒）。端口状态：5种（Blocking、Listening、Learning、Forwarding等）。

他不爱吃香菜·2025-03-03 20:47

矩阵理论与应用：矩阵范数

例如，在数值线性代数中，矩阵范数用于评估算法的收敛性、误差估计和稳定性。在信号处理中，它可以用来评估信号的失真程度或者噪声的影响。1.

AI大模型应用之禅·2025-03-03 18:29

材料仿真软件：VASP_（6）.VASP输入文件详解：KPOINTS

在VASP中，KPOINTS文件的格式和内容决定了k点的分布和数量，从而影响电子结构计算的收敛性和准确性。k点的基本概念在固体物理学中，布里渊区是倒格子空间中的一个基本区域，用于描述晶体的电子状态。

kkchenjj·2025-03-02 10:42

MeanShift聚类分割算法

目录1MeanShift算法的数学原理1.密度估计2.均值向量计算3.位置更新4.收敛条件2MeanShift算法的详细步骤1初始化2迭代过程3聚类3示例代码1MeanShift算法的数学原理MeanShift

点云学习·2025-03-01 19:18

Partition架构

IT-BLOG-CNPartition架构【1】结构：Region至少3个Zone，Zone内至少两个Partition，Partition内至少1个K8SMemberCluster；【2】故障域：故障域及核心链路至少Zone内收敛

m0_74825656·2025-03-01 02:14

神经网络中的Nesterov Momentum

NesterovAcceleratedGradient(NAG)，也称为NesterovMomentum，是一种改进版的动量优化算法，旨在加速梯度下降过程中的收敛速度，并提高对最优解的逼近效率。

化作星辰·2025-02-28 08:31

深度学习重要论文阅读笔记 ResNet （2025.2.26）

当神经网络的深度增加，就会出现梯度消失和梯度下降现象，妨碍模型的收敛。不过，这种情况可以通过归一化的模型初始化和中间的归一化层基本解决。

北岛寒沫·2025-02-27 16:50

多体动力学仿真软件：SolidWorks Motion_（9）.仿真参数设置

本节将详细介绍如何在SolidWorksMotion中设置仿真参数，包括时间步长、求解器选择、收敛标准、接触和摩擦参数等。时间步长时间步长是仿真过程中每个时间点的间隔。

kkchenjj·2025-02-27 07:12

路由协议有哪些？

缺点:计算路由慢，链路变化了收敛慢，能够保存的路由表相对较小，最多只能支持15台设备的网络，只适用于小型网络2、OSPF协议-开放最短路径优先协议，企业网主要使用的协议优点:技术成熟，碰到的问题基本上在资料上都能够查到

你的四舅老爷·2025-02-25 06:17

浅谈游戏客户端框架设计原则

如此这样，整体开发趋势才是收敛的

NRatel·2025-02-25 06:13

ChatGLM-6B中英双语对话大模型Windows本地部署实战

公司于2020年底研发GLM预训练架构，2021年训练完成百亿参数模型GLM-10B，利用MoE架构成功训练出收敛的万亿稀疏模型，2

ErbaoLiu·2025-02-24 13:45

冠军算法变体合集再上新！具有新的变异策略和外部归档机制的改进LSHADE-SPACMA算法

第三，提出了一种基于精英的外部归档机制，保证了外部种群的多样性，可以加速算法的收敛进度。2.7LSHADE-SPACMA2.7.

群智能算法小狂人·2025-02-21 23:40

深度学习归一化与正则化

它的目的是为了方便后续的数据处理，并加快程序的收敛速度。归一化的主要作用是统一样本的统计分布。在0到1之间的归一化代表的是概率分布，而

鱼儿也有烦恼·2025-02-21 14:22

精密单点定位/PPP软件GAMP学习之一

枯荣有常·2025-02-21 11:26

OSPF基础知识总结

特点：支持分层设计（区域划分）、快速收敛、无环路、支持VLSM/CIDR。区域（Area）骨干区域（BackboneArea）：Area0，所有非骨干区域必须直接或通过虚链路连接到Area0。

Rebesa·2025-02-21 10:25

数仓_数据口径

数仓_数据口径数据口径含义数据口径包含口径收敛数据口径含义在数据仓库（数仓）中，数据口径是指在数据统计和分析过程中，对数据的定义、计算方法、范围和标准等方面的详细规定。

TTXS123456789ABC·2025-02-19 06:56

随机梯度下降一定会收敛么？

1.什么是随机梯度下降？随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法，在机器学习和深度学习领域应用广泛。2.随机梯度下降算法的基本原理1.基于梯度的优化基础该算法是基于梯度的优化算法，用于寻找函数的最优解，通常是最小化损失函数。在机器学习和深度学习中，模型通过调整参数来最小化损失函数，以达到最佳的预测性能。2.迭代更新参数从初始的

AndrewHZ·2025-02-19 01:36

Pytorch官方文档英语翻译

混合的1.3criterion标准1.4deprecated弃用的1.5clamp钳制1.6arbitraryshapes任意形状1.7explodinggradients梯度爆炸1.8converge收敛

yanzhiwen2·2025-02-17 21:35

【机器学习】多元线性回归

本教程将系统性推演多元线性回归，包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等，并使用numpy实现。最后，我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。

T0uken·2025-02-17 14:26

Day47（补）【软考】2022年下半年软考软件设计师综合知识真题-计算机软件知识2

文章目录2022年下半年软考软件设计师综合知识真题第1章计算机系统基础知识(18/38)计算机软件知识2-6/6（其中一个做过）哲学概念及收敛思维：分母为0的故障哲学分类，考事务故障集合除数为零是否属于事务故障

一个一定要撑住的学习者·2025-02-17 03:28

工程计算4——线性方程组的问题敏感性

向量和矩阵的范数为了研究线性方程组近似解的误差估计和迭代法的收敛性，引入的对向量和矩阵的度量。

sda42342342423·2025-02-16 00:38

《深度Q网络优化：突破高维连续状态空间的束缚》

但当面对高维连续状态空间时，DQN会出现训练不稳定、收敛速度慢等问题，严重限制了其应用范围。如何优化DQN以适应高维连续状态空间，成为当下研究的热点。

·2025-02-15 18:22

分布式训练三大并行策略：数据、模型与流水线并行的本质解析

一、数据并行：分布式优化的数学基础1.1同步SGD的收敛性证明定

WHCIS·2025-02-14 10:07

《深度解析：批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》

而批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）和小批量梯度下降（MBGD）是梯度下降算法的三种常见变体，它们在计算效率、收敛速度和准确性等方面各有特点。

·2025-02-14 09:40

Day41（补）-【软考】2022年下半年软考软件设计师综合知识真题-计算机硬件基础知识

文章目录2022年下半年软考软件设计师综合知识真题第1章计算机系统基础知识(6/38)-计算机硬件基础知识4/4哲学概念及收敛思维：CPU这个集合内部的元素和集合外部的元素的区分，考外部元素哲学概念及收敛思维

一个一定要撑住的学习者·2025-02-14 06:43

机器学习算法工程师笔试选择题（1）

C.批量梯度下降（BatchGradientDescent）通常收敛更快。D.学习率过大会导致梯度下降过程震荡。

Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

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