但是有一点需要注意的是，3D物体投影到2D屏幕后，点的重心坐标可能是会发生变化的，比如3D时重心坐标可能是(0.5,0.2,0.3), 到了2D后就变成了(0.4,0.4,0.2),这样一来就可能导致差值结果产生较大偏差...而且像素一般是平面的（当然有体素这个），纹素则因为纹理可以是多维（一般1～3维），所以纹素是也可以是多维的。 当3d纹理物体最终绘制到屏幕上的时候，纹素会被转换成屏幕的像素最终呈现出来。...MipMap方法如下：首先它会将原始的纹理图不断下采样，有点类似于卷积神经网络里的池化操作，可以看到最开始是level 0,每下采样一次，纹理大小就变为原来的1/4，知道最后只剩下一个纹素。...得到了不同层次的纹理图后，我该怎么计算某一个像素点所对应的纹理呢？或者说我怎么知道某个像素点对应到哪一层纹理图呢？...我们可以看到每一行其实就是对纹理图做宽度的压缩，每一列就是对纹理图的高度做压缩。
如下是有150亿参数GPT-2（XL），以及有1.24亿参数GPT-2（Small）。 这个3D模型可视化还展示了，大模型生成内容的每一步。...现在我们有了这两个列向量，我们只需将它们相加即可生成另一个大小为C=48的列向量。 现在，我们对输入序列中的所有token运行相同的过程，创建一组包含token值及其位置的向量。...不过，这里有一个小麻烦。 如果输入值很大，那么指数化后的值也会很大。这时，就将面临一个大数除以另一个大的数的情况，进而导致浮点运算出现问题。...在自注意力层，每个softmax运算的输入向量是自注意力矩阵的一行（但只到对角线为止）。 与「层归一化」类似，有一个中间步骤来存储一些聚合值来提高处理效率。...由于softmax中的指数化对较大的数值影响较大，因此将所有数字拉近会减少这种影响。 网友惊掉下巴 有网友表示，看到算法复杂度能够在三维空间中，以如此清晰的方式呈现出来，让我惊掉了下巴！
在输入上卷积两个内核后，我们得到两个大小相等的数组。通常将其表示为3D张量，不同的内核存在于称为“过滤器”或“内核”维度的维度中。 第四步：最大池化 现在我们对输入进行了卷积，可以应用最大池化。...实际上，我认为这几乎没有影响。 最大池化观察输入的一个子集，并只保留每个子集的最大值。 第五步：非线性激活 几乎所有的机器学习模型，包括YOLO，都在模型中使用非线性“激活函数”。...每个两个类概率中的一个作为e的指数，这些值除以两个值的总和作为e的指数。e是欧拉常数，值为2.718，具有某些指数特性，因此在此上下文中很常用。...YOLO预测网格单元（在这种情况下是整个图像）包含一只狗。边界框距离左墙和顶墙各50%。宽度是网格单元宽度的30%，高度是网格单元高度的70%。此外，YOLO有90%的置信度认为这是一个好的边界框。...在一个不那么简单的示例中，网格有四个单元（S=4），每个单元一个边界框： 一个不那么简单的输出示例 左上和右上单元的置信度太低，因此不使用边界框。使用了其他两个。
现在我们得到一个公式： 危险指数 =a*非均衡指数 - b*shuffle速率 + c*单记录大小 + d*gctime/persecond 因为本质上这几个因子值互相是不可比的，直接相加肯定是有问题的...具体优化方式如下： 非均衡指数大概率可以归到(0-1) shuffle速率我们可以取一个取一个最大值（经验），从而将其归一到(0-1) 单记录大小我们也规定一个最大值。...也就是一个executor的shuffle负载小于平均值的多少倍时，我们认为还是能接受的。 我们需要设定一个shuffle绝对数据量的阈值，然后才对executor进行危险指数计算。...实际上，整个集群的安危取决于每一个executor是不是能扛过去。...同时，我们既可以监控全局的executor shuffle数据计算集群危险指数，来确定集群是不是有危险，一旦有危险，计算每个groupId的危险指数，然后杀掉topN危险指数最高的任务从而是集群度过危险
，先找到简单的规则，每一条都有意义，但是单独应用都无法给出最佳答案，然后将这些规则结合起来成为一个 Complex Rule，最后可以找到足够好的答案。...例如：只训练有图片的邮件集，只训练有链接的邮件集，它们对于自己的相应的子集是足够好的，但是不是必须要对整个数据集很好。 如果用整个数据集来训练的话，会很难发现这些 simple rule。 ?...1.随机抽取一个子集，每次随机抽5个点，一共抽5次，并且每次的数据集不重复 2.要训练3阶多项式 3.最后取平均值 ?...Boosting详细 比起随机挑取子集，我们应该看看我们想要学习的是什么，去挑取我们不擅长的数据，也就是这些例子是不是很难。 ?...每一列代表一个 hypothesis，每一行代表 instance space 的一个，即一共有4个example，要在三个h中找到 weak learner，也就是 error 大于0.5. good
深层神经网络参数调优（三）——mini-batch梯度下降与指数加权平均 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、mini-batch梯度下降 1、概述 之前提到的梯度下降，每优化一次的w和b，都要用到全部的样本集...而mini-batch，由于其一次只是取了一部分数据的平均值，故相当于是局部最优值，因此优化的时候有可能会有误差，是迂回的逼近最优值点的。 ?...5、进一步讨论mini-batch 1）随机梯度下降 当样本子集的数量取1时，则相当于每计算一个样本，就进行一次优化w和b，这样的做法称为随机梯度下降。...6、优点 指数加权平均，最大的有点在于节约存储，且速度较快，因为计算前t个值的平均值，其只关心t-1个值的平均值，以及第t个数的数值。...另外指数加权平均，我还没学到后面的课程，但是我个人认为，这个快速计算平均值的特性，应该可以用到后面计算代价函数上。因为代价函数也是要计算m个数的损失函数的均值。
[线性插值] 但是有一点需要注意的是，3D物体投影到2D屏幕后，点的重心坐标可能是会发生变化的，比如3D时重心坐标可能是(0.5,0.2,0.3), 到了2D后就变成了(0.4,0.4,0.2),这样一来就可能导致差值结果产生较大偏差...而且像素一般是平面的（当然有体素这个），纹素则因为纹理可以是多维（一般1～3维），所以纹素是也可以是多维的。 当3d纹理物体最终绘制到屏幕上的时候，纹素会被转换成屏幕的像素最终呈现出来。...MipMap方法如下：首先它会将原始的纹理图不断下采样，有点类似于卷积神经网络里的池化操作，可以看到最开始是level 0,每下采样一次，纹理大小就变为原来的1/4，知道最后只剩下一个纹素。...[nubjch3d43.png] 得到了不同层次的纹理图后，我该怎么计算某一个像素点所对应的纹理呢？或者说我怎么知道某个像素点对应到哪一层纹理图呢？...： 想一个平面，纹理图和屏幕分辨率一样，但在屏幕中一个纹素可能只占了一半的像素，u，v在屏幕空间的变化就是2了。
如果观察值有偶数个，通常取最中间的 两个数值的平均数作为中位数。 3、众数：出现次数最多的那个数 4、加权平均数：加权平均值即将各数值乘以相应的权数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数。...加权平均值的大小不仅取决于 总体中各单位的数值（变量值）的大小，而且取决于各数值出现的次数（频数），由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡 轻重的作用，因此叫做权数。...axis=1求每行的和。 • 行：每行对应一个样本数据 • 列：每列代表样本的一个特征 数组对应到现实中的一种解释： • 对于机器学习、神经网络来说，不同列的量钢是相同的，收敛更快。...• 有两个特征，一个是商品单价1元至50元，另一个是销售数量3千个至1万个，这两个数字不可比，所以需要都做标准化。...np.sqrt(): 计算数组中元素的平方根。 np.square(): 计算数组中元素的平方。 np.exp(): 计算数组中元素的指数。 np.log(): 计算数组中元素的自然对数。
我选择这家公司而不是其他公司的原因是，这张图随着时间的推移，股票价格有不同表现行为。这将使模型学习更加稳健，并且给你一个价格变化来测试对各种情况的预测有多好。...首先，尝试预测未来的股票市场价格（例如，xt+1），作为一个固定大小的窗口（例如，xt-N，...，xt）（例如之前的100天）内先前观察到的股票市场价格的平均值。...上述公式基本上是计算t+1时间步长的指数移动平均线，并将其作为超前一步的预测。γ决定最近的预测对EMA的贡献是什么。例如，γ=0.1只能得到当前值的10%进入EMA。...因为你只取最近的一小部分，它允许保留你在平均数中很早看到的更早的值。请看下面用于预测向前一步的情况。...批量大小是指在一个时间步长中考虑多少个数据样本。 接下来你定义num_nodes，它代表每个单元中隐藏神经元的数量。你可以看到，在这个例子中，有三层LSTMs。 D = 1 # 数据的维度。
我选择这家公司而不是其他公司的原因是，这张图随着时间的推移，股票价格有不同表现行为。这将使模型学习更加稳健，并且给你一个价格变化来测试对各种情况的预测有多好。...01 02 03 04 将数据分割成训练集和测试集 你将使用通过取一天中最高和最低价格的平均值计算出的中间价格。 现在你可以把训练数据和测试数据分开。...首先，尝试预测未来的股票市场价格（例如，xt+1），作为一个固定大小的窗口（例如，xt-N，...，xt）（例如之前的100天）内先前观察到的股票市场价格的平均值。...因为你只取最近的一小部分，它允许保留你在平均数中很早看到的更早的值。请看下面用于预测向前一步的情况。...批量大小是指在一个时间步长中考虑多少个数据样本。 接下来你定义num_nodes，它代表每个单元中隐藏神经元的数量。你可以看到，在这个例子中，有三层LSTMs。 D = 1 # 数据的维度。
我选择这家公司而不是其他公司的原因是，这张图随着时间的推移，股票价格有不同表现行为。这将使模型学习更加稳健，并且给你一个价格变化来测试对各种情况的预测有多好。...将数据分割成训练集和测试集 你将使用通过取一天中最高和最低价格的平均值计算出的中间价格。 现在你可以把训练数据和测试数据分开。训练数据将是时间序列的前4000个数据点，其余的将是测试数据。...首先，尝试预测未来的股票市场价格（例如，xt+1），作为一个固定大小的窗口（例如，xt-N，...，xt）（例如之前的100天）内先前观察到的股票市场价格的平均值。...因为你只取最近的一小部分，它允许保留你在平均数中很早看到的更早的值。请看下面用于预测向前一步的情况。...然后，你有batch_size。批量大小是指在一个时间步长中考虑多少个数据样本。 接下来你定义num_nodes，它代表每个单元中隐藏神经元的数量。你可以看到，在这个例子中，有三层LSTMs。
接下来我么就去看有哪些方法能够解决我们刚才遇到的问题或者类似的问题 2.2.1 优化遇到的问题 梯度消失 局部最优 2.2.1.1 梯度消失 在梯度函数上出现的以指数级递增或者递减的情况分别称为梯度爆炸或者梯度消失...)只做 mini-batch个样本的梯度下降，一直循环整个训练集。...假设给定一个序列，例如北京一年每天的气温值，图中蓝色的点代表真实数据。 那么这样的气温值变化可以理解成优化的过程波动较大，异常较多。那么怎么平缓一些呢，这时候就要用到加权平均值了，如指数加权平均值。...下图中，当取权重值 β=0.98 时，可以得到图中更为平滑的绿色曲线。而当取权重值\betaβ=0.5 时，得到图中噪点更多的黄色曲线。...标准化的目的是所有特征的平均值为0,标准差为1。这属于机器学习基本的内容不过多进行叙述。 那么这种有什么好处？主要是对于损失函数带来的好处.
我所说的权值组合，如下所示。 ? Hessian 矩阵在一个大矩阵中计算所有这些梯度。 ? Hessian 矩阵给出了一个点的损失曲面曲率的估计。...一个损失的表面可以有一个正曲率，这意味着当我们移动时，表面会迅速变得不那么陡峭。如果我们有一个负曲率，这意味着当我们移动时，曲面变得越来越陡。 ?...我们可以看到之前的梯度会一直存在后面的迭代过程中，只是越靠前的梯度其权重越小。（说的数学一点，我们取的是这些梯度步长的指数平均） 这对我们的例子有什么帮助呢？观察下图，注意到大部分的梯度更新呈锯齿状。...让我们来看看上面的方程都在做什么 在第一个方程中，我们计算一个梯度平方的指数平均值。...第二个方程定义了步长，我们沿负梯度方向移动，但是步长受到指数平均值的影响。我们设置了一个初始学习率 eta，用它除指数平均值。
print(array.shape) #(2, 3) 有几行，几列 print('size:',array.size) #总数大小 a = np.array([2,3,4], dtype=np.int64...)) #求矩阵中最小值的索引 0 print(np.argmax(A)) #求矩阵中最大值的索引 11 print(np.mean(A)) #求矩阵中平均值 print(A.mean()) #求矩阵中平均值...print(np.diff(A)) #矩阵中数组累差, 后面減前面一个的差 print(np.nonzero(A)) #找出矩阵中非0的数, 结果輸出两个array, 第一个为行，第二个为列 A = np.arange...print(np.clip(A,5,10)) #矩阵小于5的等于5, 大于10的等于10, 只保留中间部分 print(np.mean(A,axis=1)) #矩阵中对行计算平均值，axis=0是对列计算平均值...一个改变了其他都变 print(b is a) #如果一样就是True d[1:3] = [11,22] print(a) #也是一样的，等于是改的同一快数组中的数据 #如果想a改变，其他赋值的不变则需要深拷贝
由于我们要查看的是位于第 4 个位置（t = 3）的标记 B，因此我们将取位置嵌入矩阵的第 4 列。 这也会产生一个大小为 C = 48 的列向量，我们将其描述为位置嵌入。...请注意，这些位置嵌入和标记嵌入都是在训练过程中学习的（用蓝色表示）。 现在我们有了这两个列向量，只需将它们相加，就能产生另一个大小为 C = 48 的列向量。...相反，每个输入值都要先进行指数化处理。 a = exp(x_1) 这样做的效果是使所有值都为正。有了指数化值的向量后，我们就可以用每个值除以所有值的总和。这将确保所有数值之和为 1.0。...每个 softmax 运算的输入向量都是自我注意矩阵的一行（但只到对角线）。 与层归一化一样，我们有一个中间步骤来存储一些聚合值，以保持流程的高效性。...因此，这实际上是为我们每一列词汇中的每个单词生成一个分数。这些分数有一个特殊的名字：logits。 logits "这个名字来源于 "log-odds"，即每个标记的几率的对数。
加权平均数中的权有(1)整数的形式；(2)比的形式；(3)百分比的形式； 例子： 整数的形式其实很好理解就是出现的频数。 其实这个例子的权重是股票占总股票的比重。也就是权重是一个比的形式。 ?...每出现一个新的观察值，就要从移动平均中减去一个最早的观察值，再加上一个最新的观察值，计算移动平均值，这一新的移动平均值就最为下一期的预测值。...移动平均法有两种极端情况:(1)在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实际个数 ? ，这时利用最新的观察值作为下一期的预测值；(2) ? ，这时利用全部的 ? 个观察值的算术平均值作为预测值。...实际需求稳定，选取较小的 ? 值，反之选取较大的 ? 值。指数平滑法有很多种，有一次指数平滑预测、二次指数平滑预测以及三次指数平滑预测。我们这里说一次指数平滑预测。...它提供的预测值是前一期预测值加上前期预测值中的误差的修正值。 一次指数平滑法的初始值的确定有几种方法：(1)取第一期的实际值为初值；(2)取最初几期的平均值为初值。一次指数平滑法比较简单，但也有问题。
一、随机森林不会发生过拟合的原因 在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意 -采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程，random forest对输入的数据要进行行、列的采样。...可以这样比喻随机森林算法：每一棵决策树就是一个精通于某一个窄领域的专家（因为我们从M个feature中选择m让每一棵决策树进行学习），这样在随机森林中就有了很多个精通不同领域的专家，对一个新的问题（新的输入数据...四、维度灾难的实例讲解 来源于：一文详解分类问题中的维度灾难及解决办法 如果只使用一个特征，例如使用图片的平均红色程度red。 ? 图2展示了只使用一个特征并不能得到一个最佳的分类结果。...最后在3D空间中，10个训练样本构成的特征空间大小为5x5x5=125，因此，3D下的样本密度为10/125=0.08。 如果我们继续增加特征，整个特征空间维度增加，并变得越来越稀疏。...这可以用下面这个例子来解释： 想象一个单位正方形代表了2D的特征空间，特征空间的平均值位于这个单位正方形的中心处，距中心处单位距离的所有点构成了正方形的内接圆。
你应该记住，我们将图片存储在计算机中的方式是将它拿一个数组代表的，数组中的每一个数字代表一个像素的亮度。...所以，将图片传递到神经元的方式就是将 2 维（或者 3 维的彩色图片）数组展开，得到一个一维数组，然后将这些数字传递到神经元。...你的神经网络有多少层、每一层有多少个神经元、神经元之间是怎么链接的，这些因素共同定义了一个神经网络的架构。第一层叫做输入层，包含两个神经元。...在讲高级的算法相关方程之前，我们先来看一些有关动量的基础数学知识。 指数加权平均 指数加权平均用于处理数字序列。假设我们有一些嘈杂的序列 S。在这个例子中，我绘制了余弦函数并添加了一些高斯噪声。...我们需要某种「移动」的平均值，这个平均值会使数据「去噪」从而使其更接近原始函数。指数加权平均值可以产生如下所示的图片： 动量——来自指数加权平均的数据 如我们所见，这是一个相当不错的结果。
你应该记住，我们将图片存储在计算机中的方式是将它拿一个数组代表的，数组中的每一个数字代表一个像素的亮度。...所以，将图片传递到神经元的方式就是将 2 维（或者 3 维的彩色图片）数组展开，得到一个一维数组，然后将这些数字传递到神经元。...你的神经网络有多少层、每一层有多少个神经元、神经元之间是怎么链接的，这这些因素共同定义了一个神经网络的架构。第一层叫做输入层，包含两个神经元。...在讲高级的算法相关方程之前，我们先来看一些有关动量的基础数学知识。 指数加权平均 指数加权平均用于处理数字序列。假设我们有一些嘈杂的序列 S。在这个例子中，我绘制了余弦函数并添加了一些高斯噪声。...我们需要某种「移动」的平均值，这个平均值会使数据「去噪」从而使其更接近原始函数。指数加权平均值可以产生如下所示的图片： ? 动量——来自指数加权平均的数据 如我们所见，这是一个相当不错的结果。
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