矩阵乘法梯度下降第3页

【大模型】万亿级别的大语言模型训练，基础设施如何支持

2）对于1T模型的强扩展在约12288个GPU左右停滞，因为矩阵乘法变得小而低效，并且无法与通信overlap。3）超过10T模型需要更多的一级内存，其中HBM大小与模型大小成比例。

沐风—云端行者·2024-02-07 05:43

多变量梯度下降(Gradient Descent for Multiple Variables)

多变量线性回归的批量梯度下降算法为：image即：image求导数后得到：imageimage.png我们开始随机选择一系列的参数值，计算所有的预测结果后，再给所有的参数一

东京的雨不会淋湿首尔·2024-02-07 01:36

dx12 龙书第二章学习笔记 -- 矩阵代数

1.矩阵及其运算矩阵的运算：①加②减③标量乘法④矩阵乘法：矩阵乘法要有意义的条件是矩阵A的列数和矩阵B的行数必须相同,所以一般不满足交换律⑤转置矩阵：⑥矩阵行列式：detA学习行列式的主要目的是：利用它推导出求逆矩阵的公式方阵

帅狗狗灬·2024-02-06 22:25

【深度学习】loss与梯度与交叉熵的关系

以下是loss与梯度之间的关系：1.梯度下降：梯度下降是一种优化算法，用于逐步调整模型参数，以最小化损失函数。在每次迭代中，梯度下降根据损失函数的梯度来更新模

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:25

矩阵连乘问题——动态规划

由于矩阵乘法满足结合律，所以它们的连乘积A1A2…An有不同的计算次序。不同计算次序需要的乘法次数不同，求使乘法次数最少的计算次序。

北辰2023·2024-02-06 13:58

蓝桥杯训练-矩阵乘法（day13）

一、题目给定一个N阶矩阵A，输出A的M次幂（M是非负整数）输入：第一行是一个正整数N，M（，），表示矩阵的阶数和要求的幂数。接下来N行，每行N个绝对值不超过10的非负整数，描述矩阵A的值。输出：输出N行，每行N个整数，表示A的M次幂所对应的矩阵，相邻的数之间用空格隔开。输入：A=1234输出A的2次幂：7101522二、例子输入：221234输出：7101522三、解析A,B,C是三个矩阵，若Ax

Introspection·2024-02-06 10:11

机器学习（深度学习）路线

bigcindy·2024-02-06 08:04

LoRA：语言模型微调的计算资源优化策略

LoRA通过引入两个低秩适配矩阵，用矩阵乘法的方法替换大部分参数。实验证明，LoRA在多项NLP任务上的表现与许多微调方法（如Adapte

Baihai IDP·2024-02-06 06:53

transformer的分解

0.先来回顾一下attention如果让我用一句话来总结attetion我会说针对输入做一次矩阵运算，得到（q,k,v），k和v一般一样，然后针对q,k做矩阵乘法，再加一个softmax层之后我们就可得到权重

不分享的知识毫无意义·2024-02-06 06:18

从 0 开始机器学习 - 手把手用 Python 实现梯度下降法！

机器学习课程也上了一段时间了，今天就带大家从0开始手把手用Python实现第一个机器学习算法：单变量梯度下降（GradientDescent）！我们从一个小例子开始一步步学习这个经典的算法。

登龙zZ·2024-02-06 02:04

矩阵乘法（C语言实现），超详细

1、判断是否可以做矩阵乘法分别求得两个矩阵的行数a1,b1以及列数a2，b2。

平常心-辉·2024-02-06 01:43

GBDT，XGBOOST

1.简介gbdt全称梯度下降树，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个，一是效果确实挺不错。

Liam_ml·2024-02-05 23:02

Momentum and NAG

我们知道，一般的梯度下降，是没有这一项的，有了这一项之后，的更新和前一次更新的路径有关，使得每一次更新的方向不会出现剧烈变化，所以这种方法在函数分布呈梭子状的时候非常有效。

馒头and花卷·2024-02-05 16:31

机器学习 - 梯度下降

场景上一章学习了代价函数，在机器学习中，代价模型是用于衡量模型预测值与真实值之间的差异的函数。它是优化算法的核心，目标是通过调整模型的参数来最小化代价模型的值，从而使模型的预测结果更接近真实值。常见的代价模型是均方误差（MeanSquaredError，MSE），它衡量了模型预测值与真实值之间的平方差的平均值。上一章曾经简单得用它预测过房价，MSE可以表示为：J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(h

北堂飘霜·2024-02-05 13:43

机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）

机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）实际上，优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法，其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种

bj_yoga·2024-02-05 12:59

深度学习-随机梯度下降

在训练过程中使用随机梯度下降，但没有解释它为什么起作用。为了澄清这一点，将继续更详细地说明随机梯度下降（stochasticgradientdescent）。

白云如幻·2024-02-05 12:10

特征缩放和交叉验证法随笔

特征缩放和交叉验证法因为特征间数据取值范围相差过大，就会造成梯度下降会走的很远。这样优化时间比较长而且可能造成错误路径。

zidea·2024-02-05 05:37

动手学深度学习v2-基础优化方法-笔记

最常见的算法——梯度下降当一个模型没有显示解的时候，该怎么办呢？

Alkali！·2024-02-04 19:07

CUDA Cpp正电子发射断层扫描仪校准和图像重建—蒙特卡洛3D伊辛模型

要点GPU对比CPU计算正弦和：使用单CPU、使用OpenMP库和CUDACUDA并行计算：3D网格运行内核：线程块，线程线性处理3D数组，并行归约，共享内存，矩阵乘法/平铺矩阵乘法，基本线性代数子程序平铺分区

亚图跨际·2024-02-04 07:59

机器学习：Softmax回归（Python）

logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass:"""逻辑回归，采用梯度下降算法

捕捉一只Diu·2024-02-04 04:27

人工智能深度学习发展历程-纪年录

时间重大突破模型改进详细信息1847SGD随机梯度下降1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络，序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001

犟小孩·2024-02-03 19:37

回归问题总结（梯度下降、线性回归、逻辑回归、源码、正则化）

原文地址：http://blog.csdn.net/gumpeng/article/details/51191376最近，应妹子要求，对回归问题进行了总结。网上相关资料很多，主要是针对AndrewNg的在线课程写的笔记，但大部分都讲得不清晰。这篇博客不能算是原创，主要是将我认为比较好的博客做了汇总，按照我觉得比较容易看懂的方式进行排版。希望能对大家有帮助。有兴趣的同学也可以根据文章最后的参考文献，

菜鸟的翅膀·2024-02-03 17:32

神经网络梯度是什么意思,神经网络中梯度下降法

梯度下降算法是指什么神经网络谷歌人工智能写作项目：小发猫对于非连续目标在深度神经网络的优化过程中哪种梯度下降方法最好还有很多，一步正割算法，拟牛顿算法，量化共轭梯度法，弹性梯度下降法等等rfid。

「已注销」·2024-02-03 15:16

[图像算法]-(yolov5.train)-GPU架构中的半精度fp16与单精度fp32计算

GPU架构中的半精度与单精度计算由于项目原因，我们需要对darknet中卷积层进行优化，然而对于像caffe或者darknet这类深度学习框架来说，都已经将卷积运算转换成了矩阵乘法，从而可以方便调用

蒸饺与白茶·2024-02-03 13:54

机器学习_12_梯度下降法、拉格朗日、KKT

文章目录1梯度下降法1.1导数、梯度1.2梯度下降法1.3梯度下降法的优化思想1.4梯度下降法的调优策略1.5BGD、SGD、MBGD1.5.1BGD、SGD、MBGD的区别2有约束的最优化问题3拉格朗日乘子法

少云清·2024-02-03 06:23

最大熵阈值python_李航统计学习方法（六）----逻辑斯谛回归与最大熵模型

文中使用Python实现了逻辑斯谛回归模型的3种梯度下降最优化算法，并制作了可视化动画。针对最大熵，提供一份简明的GIS最优化算法实现，并注解了一个IIS最优化算法的Java实现。

weixin_39669638·2024-02-03 06:20

CS229-DAY2：梯度下降（Gradient Descent）

我们使用训练数据让机器去训练，无论结果是什么，我们会得到一个模型（或好或坏），那么梯度下降算法就是用来对这个模型来进行优化的。

shyayaya·2024-02-03 01:44

2018-12-06梯度下降 - 学习率

如何选择学习率以确保梯度下降工作正常？一般有两种办法：调试梯度下降。在x轴上绘制具有迭代次数的图。绘制成本函数，J（θ）超过梯度下降的迭代次数。如果J（θ）增加，那么你可能需要减少α。自动收敛测试。

奈何qiao·2024-02-02 20:38

java移位运算 cpu gpu_ND4J求多元线性回归以及GPU和CPU计算性能对比

上一篇博客《梯度下降法求多元线性回归及Java实现》简单了介绍了梯度下降法，并用Java实现了一个梯度下降法求回归的例子。

zhuyuejituan·2024-02-02 19:13

【吴恩达深度学习】— 参数、超参数、正则化

比如算法中的learningrate（学习率）、iterations(梯度下降法循环的数量)、L（隐藏层数目）、（隐藏层单元数目）、choiceofactivationfunction（激活函数的选择）

Sunflow007·2024-02-02 13:58

2018-12-06多元线性回归

；是房屋内的平方米数；是楼层数目...使用矩阵乘法的定义，我们的多变量假设函数可以简洁地表示为（我们额外将设为1）：如此的设置可以让和进行矩阵运算。多特征假设函数的矢量化（多元线性回归）

奈何qiao·2024-02-02 13:41

神经网络的权重是什么？

所以才会有梯度下降的概念，梯度下降是什么？

conch0329·2024-02-02 09:15

深度学习优化器

2、常见优化器2.1.批量梯度下降法BGD(BatchGradientDescent)2.1.1、BGD表示BGD采用整个训练集的数据来计算costfunction对参数的梯度：假设要学习训练的模型参数为

Maann·2024-02-02 09:42

机器学习笔记十一矩阵乘法 Tensorflow实现神经网络

向量a和向量w的点积(dotproduct)与向量a转置和向量w的点积相同矩阵乘法代码如何使用TensorFlow实现神经网络第一步指定模型，告诉TensorFlow如何计算推理第二步定义编译模块调用哪个函数第三步训练模型

爱学习的小仙女！·2024-02-02 08:52

齐次坐标

1.齐次坐标先看看矩阵乘法在三维坐标变换的缺点：将三维坐标视为一个列向量，那么矩阵*列向量得到的新向量的每一个分量，都是旧的列向量的线性函数，因而三维笛卡尔坐标与矩阵的乘法只能实现三维坐标的缩放和旋转，

董十贝·2024-02-01 18:47

[机器学习]LFM梯度下降算法

一.LFM梯度下降算法2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportpandasaspd#1.数据准备#评分矩阵RR=np.array([[4,0,2,0,1],[0,2,3,0,0

不知迷踪·2024-02-01 10:46

resNet

网络结构突破1000层，但BN成功避免了梯度消失或梯度爆炸的问题（丢弃了droupout）梯度消失/爆炸：a=g(w*x+b)，对于激活函数sigmoid，若每一层w>E，则最终z=w*x+b会过大，从而导致梯度下降的步长变得很小

哇哇哇哇池·2024-02-01 08:40

梯度下降法解决2D映射3D

本人只是业余人士，无意间发现的方法，发出来共同学习1.数据准备这部分不是文章重点，就写随意点了这块不详细说，总之现在手上有相机内外参数、一个折线在三维空间的坐标、该折线在2张2D图中的坐标（测试数据是由3D到2D映射得到）。内外参先进行合并，得到点云坐标系到像素坐标系的4*4仿射变换矩阵transform_matrix_list=[]forcincamera_config:#外参，4*4矩阵c_e

Sprite.Nym·2024-02-01 08:35

PyTorch中的动态计算图与张量

当我们对张量进行数学运算（如加法、矩阵乘法、卷积等）时，框架会自动记录这些操作并形成一个临时的、随代码执行而变化的计算图，从而支持高度灵活且高效的深度学习算法实现。在这个动态计算图中：节点：每个节

科学禅道·2024-02-01 08:25

使用matlab写二维数字波束形成程序并输出

使用MATLAB写二维数字波束形成程序的步骤是：1.使用离散傅立叶变换(DFT)计算输入信号的频谱；2.计算波束形成器的权重矩阵；3.使用矩阵乘法计算输出信号的频谱；4.使用逆离散傅立叶变换(IDFT)

不卡不卡·2024-02-01 07:53

机器学习模型预测贷款审批

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对

i阿极·2024-01-31 13:33

机器学习和深度学习中的normalization(归一化)

归一化对于优化算法（如梯度下降），以及能够有效地训练深度学习网络是非常重要的。

实名吃香菜·2024-01-31 12:18

深度学习与神经网络pytorch版 2.3 线性代数

pytorch版2.3线性代数1.简介2.线性代数2.3.1标量编辑2.3.2向量2.3.3矩阵2.3.4张量及其性质2.3.5降维2.3.6非降维求和2.3.7点积2.3.8矩阵-向量积2.3.9矩阵-矩阵乘法

砍树＋c＋v·2024-01-31 10:41

机器学习：Logistic回归（Python）

logistic_regression_class2.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression:"""逻辑回归，采用梯度下降算法

捕捉一只Diu·2024-01-31 07:56

奠定基础：用于机器学习的微积分、数学和线性代数

梯度下降是一种广泛使用的优化算法，它依赖于函数的导数

无水先生·2024-01-31 07:54

白话BERT

一个矩阵乘法就做完了，所以是并行的2、multi-head也就是self-attention做了多次，一组QKV是一个特征的表达，用多头提取不同的特征表达将所有的特征表达进行拼接，然后用全连接矩阵进行降维

TtingZh·2024-01-31 07:38

【2019-03-16】神经网络简单认识和应用

神经网络如何通过反向传播与梯度下降进行学习（1）初识神经网络加载Keras中的MNIST数据集fromkeras.datasetsimportmnist(train_images,train_labels

BigBigFlower·2024-01-31 04:02

矩阵问题入门（矩阵乘法and矩阵快速幂）acm寒假集训日记22/1/15

矩阵乘法说真的，一开始没有接触过这东西的我是懵逼的！矩阵乘法的条件：只有两个矩阵类：A（x*y）andB（y*z）才可以矩阵相乘，用人话来说：第一个矩阵的列（大小）等于第二个矩

Joanh_Lan·2024-01-31 02:45

逻辑回归与感知机详解

一逻辑回归采用log函数作为代价函数1用于二分类问题2cost成本函数定义3求最小值，链式求导法则4梯度下降法5结构图表示二感知机样本点到超平面距离法1线性二分类问题2点到直线距离3更新w和b参数4算法流程

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-01-30 23:24

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