biases

【大模型上下文长度扩展】线性偏差注意力 ALiBi

总结论文：https://arxiv.org/pdf/2108.12409.pdf代码：https://github.com/ofirpress/attention_with_linear_biases

Debroon·2024-02-14 01:50

【机器学习】实验记录工具

Weights&Biases（简称为WandB）是一个用于跟踪机器学习实验、可视化实验结果并进行协作的工具。

Encarta1993·2024-01-25 07:24

LLM：ALiBi - 给注意力加上线性偏置

论文：https://arxiv.org/pdf/2108.12409.pdf代码：https://github.com/ofirpress/attention_with_linear_biases发表

微风❤水墨·2024-01-20 17:18

【人工智能与深度学习】当输入层维度为1024，输出层维度为100时，为什么全连接层参数量为1024*100+100

当输入层维度为1024，输出层维度为100时，为什么全连接层参数量为1024*100+100在神经网络中，全连接层（也称为稠密层或线性层）的参数量计算通常包括权重（weights）和偏置（biases）

你好，Albert·2024-01-17 07:37

ALiBi线性偏置注意力

https://zhuanlan.zhihu.com/p/6327801882.实现github:https://github.com/ofirpress/attention_with_linear_biases

云帆@·2024-01-12 07:08

神经网络中参数与超参数的区别是什么?

这些包括权重（weights）和偏差（biases）。确定方式：参数是通过训练数据和学习算法自动学习和调整的。在训练过程中，通过反向传播和梯度下降等方法不断更新这些参数，以最小化损失函数。

CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:21

2023-11-06 50种认知偏误的认识，让你成为最好的自己

basefromhttps://www.titlemax.com/discovery-center/lifestyle/50-cognitive-biases-to-be-aware-of-so-you-can-be-the-very-best-version-of-you

Albert陈凯·2023-11-15 00:07

Wandb安装与配置

Wandb介绍wandb(Weights&Biases)是一个类似于tensorboard的极度丝滑的在线模型训练可视化工具wandb这个库可以帮助我们跟踪实验，记录运行中的超参数和输出指标，可视化结果并共享结果

小孙不够睡·2023-11-06 05:24

[PED06]Kernel Clustering: Density Biases and Solutions

四：通过复制点改变密度。用过密度转换求得带宽第三遍：Question:2.continuousGiniciterarion离散的点怎么看做连续的问题？conditionalprobabilitydensityρ怎么理解？为什么要用条件概率密度呢？假设核密度估计=条件概率密度本质上是对核带宽的一个假设，假设核带宽可以给出和准确的密度估计？？（24）2.2密度最大的点为s1，其余为s2在这里插入图片描

张小甜甜·2023-10-16 12:49

【深度学习】《机器学习硕博生建议掌握的九个工具》学习笔记

《机器学习硕博生建议掌握的九个工具》Keywords:Weights&Biases,MLFlow,实验复现,Inkscape二、运行、跟踪和记录实验工具2.1Weights&BiasesDashboard

songyuc·2023-10-01 05:20

从头预训练大模型实践经验

Weights&Biases是一个强大的用于深度学习可视化的工具，可以实现对深度学习各项参数的可视化，本篇介绍的文章也是从这些大量的日志中总结的一些经验。

weixin_42001089·2023-09-16 20:15

wandb安装方法及本地部署教程

2wandb安装2.1注册wandb账号2.2创建项目并获得密钥2.3安装wandb并登录3wandb本地部署3.1设置wandb运行模式3.2云端查看运行数据4总结1wandb介绍Wandb（Weights&Biases

Dark universe·2023-09-08 09:02

几种机器学习的模型文件总结

1.2ckpt文件ckpt文件是二进制文件，保存了所有的weights、biases、gradients等变量。在tensorflow0.11之前，保存在.ckpt文件中。0.11后，通过两个文件保存

yggjdle·2023-08-24 02:42

神经网络基础-神经网络补充概念-31-参数与超参数

在神经网络中，参数通常是连接权重（weights）和偏置（biases），它们控制了模型的行为和预测能力。通过反向传播算法，模型会根据训练数据来调整这些参数，使得模型能够更好地拟合数据。

丰。。·2023-08-16 10:32

yolov5的报错

pipinstallopencv-python-ihttp://pypi.douban.com/simple/--trusted-hostpypi.douban.com二：def_initialize_biases

每天都是被迫学习·2023-08-11 14:47

《Relational inductive biases, deep learning, and graph networks》论文解读（转载）

mark一下，感谢作者分享！（后续还会补充）研究背景机器学习界有三个主要学派，符号主义（Symbolicism）、连接主义（Connectionism）、行为主义（Actionism）。符号主义的起源，注重研究知识表达和逻辑推理。经过几十年的研究，目前这一学派的主要成果，一个是贝叶斯因果网络，另一个是知识图谱。贝叶斯因果网络的旗手是JudeaPearl教授，2011年的图灵奖获得者。但是据说201

法相·2023-07-29 17:45

Alibi:Attention With Linear Biases Enables Input Length Extrapolation

Alibi:AttentionWithLinearBiasesEnablesInputLengthExtrapolationIntroductionMethodResult参考Introduction假设一个模型在512token上做训练，在推理的时候，模型在更长的序列上表现叫做模型的外推性。作者表明以前的位置编码如Sin、Rotary、T5Bias的外推性都随着推理长度的增加变得越来越差。基于此

HanZee·2023-07-17 17:47

第一个Tensorflow程序

Tensorflow的魅力：我们构造一个满足一元二次函数y=ax2+b的原始数据，然后构建一个最简单的神经网络，仅包含一个输入层，一个隐藏层和一个输出层，通过Tensorflow将将隐藏层和输出层的weitghts和biases

yaoming168·2023-07-17 01:38

神经网络参数

神经网络参数调整方法主要有：1.如何初始化Weights和biases。2.loss函数选择哪一个。3.选择何种Regularization？L1,L2。

梅逊雪·2023-07-15 09:23

用C语言实现一个简单的卷积神经网络

#include#include//定义卷积神经网络的结构typedefstruct{float**weights;//权重矩阵float*biases;//偏置向量intnumFilters;//过滤器数量

俭平·2023-06-22 06:13

wandb快速上手、使用心得（超好用的Tensorboard高替品）

这里写目录标题1wandb介绍2快速上手3使用心得3.1一张图展示两条线3.2想要科学上网和wandb一起使用（离线使用）3.3未完待续1wandb介绍wandb地址：wandbWandb（Weights&Biases

Philo`·2023-06-20 16:42

Biases and Reasoning Patterns in VQA 笔记

BiasesandReasoningPatternsinVQA笔记摘要一、Evaluatingthebiasdependency二、Insearchofreasoningpatterns总结写在前面这是VQA2021workshop的第三篇，内容不多，3页，最后一页为参考文献。本文可以看做是CVPR2021上两篇文章的总结：1、RosesareRed，VioletsareBlueButShould

乄洛尘·2023-04-19 07:39

Shared MLP的作用是什么？

Output=f(Input×Weights+biases)其中：Input：N×C1Weights：C1×C2biases：N×1×C2Output：N×C2f(·)：激活函数，逐元素映射注：有些地方

等等小豆子·2023-04-16 20:35

python-tensorflow：tensorboard神经网络可视化

tensorboard对神经网络可视化tensorflow中采优化学习采用backprogram算法进行权值weight和偏差biases调节。

KKT-i·2023-04-11 12:04

手写 fully_connected全连接层

fully_connected用于生成全连接层，总体思路就是用_variable_with_weight_decay生成w×x+b中的w，并加上偏置biases。

猴子喜·2023-04-08 11:35

改进YOLO系列 | 添加轻量化Decouple_Head 和 ASFF_Head

绿色为ASFF_Head，浅蓝色Decoupled_Head，深蓝色是第三步加的_initialize_dh_biases方法后的效果。

迪菲赫尔曼·2023-02-25 07:26

机器学习(10.4)--手写数字识别的不同算法比较(4)--神经网络

如果你对神经网络还不太了解，又想了解这篇文章，希望你能先看机器学习(1)--神经网络初探在那篇代码中，对神经网络基本原理讲的更细致一些，在这篇文章里，对于weights和biases的设置，我采用了另一种方法

普通网友·2023-01-30 15:45

全连接笔记tf.contrib.layers.fully_connected

否则，如果normalizer_fn为None且使用了biases_initializer，biases则将创建变量

Idie_·2023-01-29 12:38

pytorch求导总结（torch.autograd)

1、Autograd求导机制我们在用神经网络求解PDE时，经常要用到输出值对输入变量（不是Weights和Biases）求导；例如在训练WGAN-GP时，也会用到网络对输入变量的求导，pytorch中通过

不知名大学僧·2023-01-11 11:30

RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation.

aviewofaleafVariablethatrequiresgradisbeingusedinanin-placeoperation.的报错在报错的这一块增加withtorch.no_grad():def_initialize_biases

hjxu2016·2023-01-10 12:27

tensorflow1.0模型的保存、加载、在训练

ckpt文件是二进制文件，保存了所有的weights、biases、gradients等变量。在tensorflow0.11之前，保存在**.ckpt**文件中。

贪狼切·2023-01-06 08:24

pytorch模型保存与加载（保存最优参数）

增加数据集以上几种方法往往能够提升模型精度在训练数据集时，怎么保存预测精度最高的参数（第几个epoch对应的精度）保存模型（字典形式的保存）state_dict就是一个简单的Python字典，它将模型中的可训练参数（比如weights和biases

算法黑哥·2023-01-05 16:00

【深度学习】Weight Normalization: 一种简单的加速深度网络训练的重参数方法

在深度网络中，模型参数往往包含了大量的weights和biases。在求解优化模型的时候，通常是利用一阶梯度的求解来更新网络的权重。

Shwan_Ma·2022-12-31 12:28

[ACL22] HIBRIDS:Hierarchical Biases for Structure-aware Long Document Summarization 阅读笔记

HIBRIDS:AttentionwithHierarchicalBiasesforStructure-awareLongDocumentSummarization[pdf]论文状态：被ACL22接收作者：UniversityofMichigan的ShuyangCao和LuWangTL;DR:本文用相对关系矩阵为transformer引入文档结构信息，进而提升长文档摘要的效果，并介绍了一个新的任务

涂卡·2022-12-30 21:59

tensorflow获取网络weights和biases

可以获取指定层的训练参数check_result=[]check_v_name=[v.nameforvintf.trainable_variables()]values=sess.run(check_v_name)forn,vinzip(check_v_name,values):check_result.append([n,v])

曲草·2022-12-27 09:48

先进工具，助力数据科学工作者快速调优丨和鲸科技 × Weights & Biases

12月14日，和鲸科技与数据科学平台厂商Weights&Biases联合举办的目标识别类Workshop公益活动正式告一段落，这也标志着两家数据科学领域的杰出企业即将开启新的合作征程。

ModelWhale·2022-12-27 09:45

深度学习之CNN卷积神经网络

概揽卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks/CNNs/ConvNets）与普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成。每个神经元

浪子私房菜·2022-12-23 01:33

关于卷积和其偏置的详细动态图

而在TensorFlow中为什么用conv1_biases=tf.get_variable("bias",[CONV1_DEEP],initiallizer=tf.constant_initializer

水月清·2022-12-22 13:35

Weights & Biases

这是一个模型可视化工具。官网的介绍：Ourtoolwandbhelpsyoutrackandvisualizemachinelearningexperiments.Gettingsetupshouldtakelessthanfiveminutes.Ifyouhaveanyquestionsorrunintoanyproblems,pleaseletusknow!Youcanaskquestions

hajungong007·2022-12-21 07:35

Weights & Biases (一)

一、简要介绍Weights&Biases是供开发人员更快地构建更好模型的机器学习平台。

瑾怀轩·2022-12-21 07:05

Weights & Biases的使用

目录Weights&Biases的介绍Wandb的使用step1.进入Weights&Biases进行账号注册和登录step2.建立projectstep3.安装wandbstep4.python程序设置

LJhaha·2022-12-21 07:34

Weight&Biases教程

Weight&Biases教程-持续更新简介好处网址测试demopytorch中使用登录建议wandb.init()指定id和name离线使用winda.config基本使用Argparse配置基于yaml

Alex抱着爆米花·2022-12-21 07:33

RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation

def_initialize_biases(self,cf=None):#initializebiasesintoDetect(),cfisclassfrequency#cf=torch.bincount

生活是一条大马哈鱼·2022-12-14 13:50

【菜鸡读论文】Face2Exp: Combating Data Biases for Facial Expression Recognition

【菜鸡读论文】Face2Exp:CombatingDataBiasesforFacialExpressionRecognition最近上海开始降温了，而且常常下雨，天气开始变得好冷啊！以前年轻的时候冬天经常穿的少，现在膝盖开始有点遭不住了，小伙伴们一定要保护好自己的膝盖啊！话不多说，你们的菜鸡我闪亮登场，让我们开始这周的读论文吧！这是CVPR2022的一篇文章，还算是非常新。这篇文章主要讲的就是在

猫头丁·2022-12-04 21:28

YoloV1网络尺寸及FlOPS计算

7x7x3（64），strides=2，padding=3outputdimension：(448+2x3-7)/2+1=224.5（向下取整）=>>224x224x64params：7x7x3x64+64(biases

zzzcl112·2022-12-03 14:34

Reducing Language Biases in Visual Question Answering with Visually-Grounded Question Encoder 论文笔记

ReducingLanguageBiasesinVisualQuestionAnsweringwithVisually-GroundedQuestionEncoder论文笔记一、Abstract二、引言三、RelatedWorks四、Visually-GroundedQuestionEncoder(VGQE)4.1VGQEcellVGWmodule4.2UsingVGQEcelltoencodet

乄洛尘·2022-12-02 16:36

《Relational inductive biases, deep learning, and graph networks》图网络论文解读

研究背景机器学习界有三个主要学派，符号主义（Symbolicism）、连接主义（Connectionism）、行为主义（Actionism）。符号主义的起源，注重研究知识表达和逻辑推理。经过几十年的研究，目前这一学派的主要成果，一个是贝叶斯因果网络，另一个是知识图谱。贝叶斯因果网络的旗手是JudeaPearl教授，2011年的图灵奖获得者。但是据说2017年NIPS学术会议上，老爷子演讲时，听众寥

mishidemudong·2022-12-01 19:27

wandb入门教程

wandb是Weights&Biases的缩写，这款工具能够帮助跟踪你的机器学习项目。它能够自动记录模型训练过程中的超参数和输出指标，然后可视化和比较结果，并快速与同事共享结果。

龙龙没头发啊·2022-11-29 11:36

wandb(Weights & Biases) 深度学习轻量级可视化工具

wandb是Weights&Biases的缩写，是类似TensorBoard，visdom的一款可视化工具是属于Python的，不是Pytorch的wandb是最大的特点是能自动上传云端，让你即使在外面或者旅行途中也能随时随地查看模型崩没崩

hxxjxw·2022-11-29 11:29

wandb使用教程（持续更新ing...）

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录wandb官网：Weights&Biases–DevelopertoolsforML最近更新时间：2022.9.12最早更新时间：2022.5.17账号注册和登录应该很简单

诸神缄默不语·2022-11-29 11:27

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