批量计算

发布于 2024-04-08

©作者 |侯志 单位 | 悉尼大学 大家好，这里是NewBeeNLP。最近在知乎看到一个非常有意思的问题，『为什么没有做batch attention的？』今天就分享一篇相关的顶会论文~ 当前的深度神经网络尽管已经取得了巨大的成功，但仍然面临着来自于数据稀缺的各种挑战，比如数据不...

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发布于 2023-08-09

目录 前言 二维乘一维 三维乘一维 二维乘二维 三维乘二维 三维乘三维 1-(2,2,2)*(2,2,2) 2-(2,2,2)*(1,2,2) 3-(3,2,2)*(2,2,2)–失败 多维乘多维 参考资料 前言 在深度学习中经常会遇到不同维度的矩阵相乘的情况，本文会通过一些例子...

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发布于 2023-04-10

1. 概述 2014年，Google提出了包含Inception模块的网络结构，并命名为GoogLeNet[1]，其中LeNet为致敬LeNet网络，GoogLeNet在当年的ILSVRC的分类任务上获得冠军。GoogLeNet经过多次的迭代，最初的版本也被称为Inception...

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发布于 2023-04-10

“ 在此记录对PyTorch框架学习过程中的思考。” 数据加载处理是深度学习模型训练的前奏，是很重要的一部分。这一过程需要把原始数据，影像或者文本等进行封装、转换，并以合适的格式传递给模型。这个过程依赖torch.utils.data模块，常用以上三个类： torch.utils...

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发布于 2023-03-20

作者 | 康洪雨 单位 | 有赞科技 整理 | PaperWeekly 最近一段时间在做商品理解的工作，主要内容是从商品标题里识别出商品的一些属性标签，包括不限于品牌、颜色、领型、适用人群、尺码等等。这类任务可以抽象成命名实体识别（Named Entity Recognition...

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发布于 2023-03-20

作者 | 雨下 整理 | NewBeeNLP 之前有一段时间做过双塔的召回模型[1]，线上各个指标有了不错的提升。目前双塔模型也是被各大公司钟爱的召回模型。对主流召回模型的分享整理在：总结下自己做过的深度召回模型 双塔模型在训练时是对一个batch内样本训练。一个batch内每个...

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发布于 2023-03-20

作者 | Chilia 哥伦比亚大学 nlp搜索推荐 整理 | NewBeeNLP 上一篇中，我们介绍了预训练模型在建立倒排索引中的应用：总结！语义信息检索中的预训练模型 这一篇将介绍预训练模型在深度召回和精排中的应用。 4. 预训练模型在深度召回中的应用 在深度召回中，我们使用...

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发布于 2023-03-20

©作者 | 王坤泽 整理 | PaperWeekly 大家好，这里是NewBeeNLP。有关 Batch norm 和 Layer norm 的比较可以算上是算法领域的八股文了，为什么 BERT 不用 batch norm 而用 layer norm 的问题都被问烂了，知乎上随便...

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发布于 2022-11-21

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 实验拓扑图 说明：图上当时把端口编号托错位置—互换LSW2和LSW3上相连端口编号。此图下的图上为正确图 实验要求： 1.PC1和PC3所在接口为access；PVLAN VLAN2 PC2/4/5/6 处于同一网段；其中PC2可以访问P...

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发布于 2022-11-17

Dataset之CIFAR-10：CIFAR-10数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略 目录 CIFAR-10的简介 1、与MNIST 数据集中目比， CIFAR-10 真高以下不同点 2、TensorFlow 官方示例的CIFAR-10 代码文件 3、CIFAR-10 数据集...

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发布于 2022-11-17

在namespace PetShop.OrderProcessor.Program 的代码中： 1 // the transaction timeout should be long enough to handle all of orders in the batch 2 Ti...

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发布于 2022-11-09

大家好，我是小 G。 深度推荐模型（DLRMs）已经成为深度学习在互联网公司应用的最重要技术场景，如各平台的视频推荐、购物搜索、广告推送等流量变现业务，极大改善了用户体验和业务商业价值。但海量的用户和业务数据，频繁地迭代更新需求，以及高昂的训练成本，都对 DLRM 训练提出了严峻...

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发布于 2022-11-04

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 自洽正则化：以前遇到标记数据太少，监督学习泛化能力差的时候，人们一般进行训练数据增广，比如对图像做随机平移，缩放，旋转，扭曲，剪切，改变亮度，饱和度，加噪声等。数据增广能产生无数的修改过的新图像，扩大训练数据集。自洽正则化的思路是，对未标...

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