深度学习4大激活函数 如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输出实际上都是上层输入的线性函数。...本文将介绍深度学习中的4个常见的激活函数，从原函数公式、导数函数及二者的可视化来进行对比： Sigmoid函数 Tanh函数 ReLu函数 Leaky ReLu函数 激活函数特征 非线性：激活函数满足非线性时...，尤其是逻辑回归中算法中的常用激活函数；也可以作为较少层数的神经网络的激活函数。...Sigmod函数存在幂运算，计算复杂度大，训练时间长。...0均值； 当输入较大或者较小时，输出的值变化很小，导致导函数几乎为0，也就是梯度很小，从而不利于W、b的值更新（二者的更新都和梯度有关）。
---- SparkStreaming实战案例四 窗口函数 需求 使用窗口计算: 每隔5s(滑动间隔)计算最近10s(窗口长度)的数据!...回顾窗口: 窗口长度:要计算多久的数据 滑动间隔:每隔多久计算一次 窗口长度10s > 滑动间隔5s:每隔5s计算最近10s的数据--滑动窗口 窗口长度10s = 滑动间隔10s:每隔10s计算最近10s... * 窗口长度10s > 滑动间隔5s:每隔5s计算最近10s的数据--滑动窗口 * 窗口长度10s = 滑动间隔10s:每隔10s计算最近10s的数据--滚动窗口 * 窗口长度10s < 滑动间隔...slideDuration :滑动间隔 //如进行如下需求: //每隔30分钟(slideDuration :滑动间隔),计算最近24小时(windowDuration:窗口长度)的各个广告点击量...reduceByKeyAndWindow((v1:Int, v2:Int)=>v1+v2, Minutes(24*60),Minutes(30)) //每隔10分钟(slideDuration :滑动间隔),更新最近1小时
需要注意的是，如果您的数据库版本低于以下版本，将无法使用文章中使用到的窗口函数。 1.Mysql (>=8.0) 2. PostgreSQL(>=11) 3...., BETWEEN 关键字表示接下来的语句效果是指定 窗口范围, UNBOUNDED 和PRECEDING 是两个关键字的组合,前者表示 该计算窗口在 ↑ 方向的边界为最顶部，对应到 partion by...类似的，MAX()、AVG() 等聚合函数也适用于以上的规则, 我们可以在每一行的指定窗口内来计算最大值,平均值等聚合值。...总结 累计运算也是窗口函数在业务场景中使用得最频繁得一个场景,尤其是销售业务累计排名,业务器材每日消耗程度, 每日余量警报等场景都会用到, 希望能对各位有所帮助。...而关于 frame计算窗口得灵活调整还有更多丰富特性，后续（第三篇）还会为大家介绍偏移计算场景。
当反向传播通过每一层传递时，sigmoid函数在中间区域的斜率很敏感变化很大，最终使得梯度变得异常大。...饱和性质的激活函数是指在输入数据较大或较小时，激活函数的导数趋近于0，导致梯度消失或爆炸。这种情况下，神经网络可能会面临训练困难、收敛缓慢等问题。...对于Sigmoid函数而言，在输入非常大或非常小时，输出值会趋向于1或-1，并且导数几乎为0；对于Tanh函数而言，在输入非常大或非常小时，输出值也会趋向于1或-1，并且导数同样几乎为0。...调整学习率大小。 使用批量归一化（Batch Normalization）等技术来规范化激活值。 梯度消失：当模型的权重初始化过小或者学习率设置过低时，ReLU函数在负数区间上会输出零。...调整学习率大小。 使用其他类型的激活函数（如Leaky ReLU、ELU等），它们能够在负数区间上有一定斜率。 当网络层数增加时，在多次应用这些激活函数后，梯度逐渐缩小到接近于零（求导后累乘下溢）。
当反向传播通过每一层传递时，sigmoid函数在中间区域的斜率很敏感变化很大，最终使得梯度变得异常大。...饱和性质的激活函数是指在输入数据较大或较小时，激活函数的导数趋近于0，导致梯度消失或爆炸。这种情况下，神经网络可能会面临训练困难、收敛缓慢等问题。...对于Sigmoid函数而言，在输入非常大或非常小时，输出值会趋向于1或-1，并且导数几乎为0；对于Tanh函数而言，在输入非常大或非常小时，输出值也会趋向于1或-1，并且导数同样几乎为0。...- 调整学习率大小。- 使用批量归一化（Batch Normalization）等技术来规范化激活值。梯度消失：当模型的权重初始化过小或者学习率设置过低时，ReLU函数在负数区间上会输出零。...- 调整学习率大小。- 使用其他类型的激活函数（如Leaky ReLU、ELU等），它们**能够在负数区间上有一定斜率**。
注意：event事件处理函数，它会处理窗口所有的事件，所以当处理完自己需要的事件后，务必要调用基类的event函数，否则，窗口的其余事件都无法得到有效的执行 protected: bool event...每当窗口在窗口系统中调整大小时，都会调用resize事件， 可以直接通过窗口系统确认setGeometry()或resize()请求，也可以通过用户手动调整窗口大小来间接调用该事件。...void resizeEvent(QResizeEvent* event) override; 窗口还有一种需要渲染的事件，一种简单的情况就是被其他窗体遮挡后，又重新被启用或者是显示、激活等操作。...所以需要重写exposeEvent函数来处理类似这种情况的渲染操作。 每当窗口的某个区域失效时，窗口系统就会发送expose事件，例如由于窗口系统中的expose发生变化。...如果将窗口移出屏幕，使其完全被另一个窗口遮挡，或被最小化，或类似的动作，则可能调用此函数， isexpose()的值可能变为false。
传统的单变量方法即为时间序列基于其过去的值来完成对未来值的预测，即给定序列X={x1,x2,…,xT}，需要完成{X_{T+1},…,X_{T+H}} = F(x1,x2,…,xT) + \epislon，这里的F是一个函数...，经过序列X的训练产生得到，H是预测的跨度（horizon）\ 传统的时间序列预测方法在NN3、NN5和M3竞赛上都取得了最佳成绩，它们在数据量很小时表现非常好。...Smyl还是NBEATS提出了局部时间序列处理方式，即每次使用滑动窗口的最后一个值进行时间序列预处理。...Claveria 2017的工作显示，对季节性进行了调整适应的数据在预测中表现地更好。...输入窗口选择方法： 稍微比输出窗口大，m=1.25倍输出窗口大小 令输入窗口稍微比季节性周期大，m=1.25倍季节性周期大小 4.2.6 Trend Normalization RNN所用的激活函数，包括
一、参数散存技术的核心思想与架构基础 参数散存技术是DeepSeek大模型实现高效计算与资源优化的核心创新之一。其核心理念在于通过动态分配与选择性激活模型参数，减少冗余计算，提升资源利用率。...实时调度决策：结合硬件状态（如GPU显存余量、带宽利用率）动态调整计算路径。在长文本处理场景中，系统会将80%的计算资源分配给MLA模块，优先保障上下文连贯性。...训练阶段：采用四维并行策略（数据并行、流水线并行、张量并行、专家并行），在2048个H800 GPU集群上实现2788K GPU小时的超大规模训练。...通过引入滑动窗口负载预测算法，将资源利用率标准差从15.7%降至4.2%。 3. 多模态对齐偏差：图文联合训练时参数散存可能弱化模态关联。...DeepSeek的参数散存技术标志着大模型设计从"规模至上"到"效率优先"的范式转变。
更新权重和偏置：根据计算得到的梯度，使用优化算法（如梯度下降）调整每个权重和偏置，以减少输出误差。权重更新的方向是使损失函数值最小化的方向。...另外，补充两个知识点： 激活函数的梯度饱和是指当激活函数的输入值非常大或非常小导致其输出值接近于激活函数的上限或下限时，激活函数对输入的微小变化变得不敏感，其导数（梯度）接近于零的现象。...梯度饱和主要出现在像 Sigmoid 或 Tanh 这样的传统饱和激活函数中，它们在输入值非常大或非常小时会导致输出饱和，从而使梯度接近零。...使用 ReLU 激活函数时，神经元死亡的现象主要由几个因素导致： 异常输入导致的大梯度：当神经网络接收到异常的输入数据时，如果这些输入与神经元的权重相乘后的结果非常大，那么经过 ReLU 激活函数后的输出也会很大...为了缓解这一问题，学术界提出了多种策略，如使用 Leaky ReLU 激活函数来保持负输入的一定梯度，或者通过调整学习率和初始化偏置来降低神经元死亡的风险。
其次，许多下游视觉任务，如目标检测和语义分割，需要高分辨率的输入图像或大的注意力窗口。低分辨率预训练和高分辨率微调之间的窗口大小变化可能相当大。...如上图所示，当将原始的Swin Transformer模型从小尺寸放大到大尺寸时，深层的激活值会急剧增长。振幅最高和最低的层之间的差异达到了 。...余弦函数是自然归一化的，因此可以具有较低的注意值。 3.3....Log-spaced coordinates 当在很大程度上改变窗口大小时，将有很大一部分相对坐标范围需要外推。...经过调整的结构名为Swin Transformer V2，通过扩展容量和分辨率，它可以在多个数据集上达到SOTA的结果。
然而，当将模型缩小到移动端友好的大小时，也会出现显著的性能下降。 在这项工作中，专注于设计一个移动端高效的Vision Transformer。...按照标准的递归网络，将RASA形式化为一个递归模块，其中ASA作为激活函数。它在不引入额外参数的情况下增加了网络深度。...另一部分是用ASA作为激活函数的递归公式。提出了RASA算法，在增加额外参数代价的前提下提高算法的表示能力。...与以往结合卷积和大核(全局)自注意力的方法不同，作者重点设计了一个基于窗口的自注意力层，它有一个3×3 kernel，并包含卷积的表示。 1、卷积再分析 让 是输入和输出特征向量，其中d表示通道数。...以ASA作为非线性激活函数。初始隐藏状态 。 是输入状态与隐藏状态相结合的线性函数。 是投影weight。然而，经验发现，设置 可以提供最好的性能，并且避免引入额外的参数。
本文带着大家初步了解一下大模型的基本技术原理，包括深度神经网络、激活函数、损失函数、优化算法、正则化和模型结构等。 1. 深度神经网络 大模型通常采用深度神经网络作为基本结构。...激活函数 神经网络中的激活函数用于引入非线性，使得模型能够学习到复杂的特征和表示。激活函数将神经元的线性输出转换为非线性输出，增强模型的表达能力。...Sigmoid：Sigmoid函数将输入值映射到0和1之间，具有平滑的特性。然而，Sigmoid函数在输入值较大或较小时容易出现梯度消失问题。...优化算法 优化算法用于调整模型的参数，以最小化损失函数。...总结 大模型通过深度神经网络、激活函数、损失函数、优化算法、正则化和模型结构等技术原理，从大量数据中学习到复杂的特征和表示。
新智元报道 编辑：alan 【新智元导读】近日，来自微软的研究人员开源了使用全新方法训练的MoE大模型，不走寻常路，且编码和数学表现出色。...继Phi家族之后，微软又开源了新的混合专家大模型——GRIN MoE。 与Phi-3.5同样的个头（16 * 3.8B），却采用了截然不同的训练方法。...MoE通过TopK函数进行专家分配，这个专家路由的过程是不可微的，所以反向传播的时候没法求导。...（PS：密集模型的吞吐量是在与MoE模型相同的并行度设置下测量的，这里的比较是为了研究密集激活网络（非MoE）和稀疏激活网络（MoE）的GPU内核效率） 此外，在扩大模型大小时，密集模型和MoE模型显示出相似的减速模式...尽管这种调整会产生额外的通信开销，但类似于张量并行，这些通信也可以与计算overlap，从而在很大程度上减少额外的延迟。
maxh）来设置 使用maximumSize（）返回当前值，部件的最大值不能超过系统设置部件的最大值常量QWIDGETSIZE_MAX ⑤sizeIncrement sizeIncrement表示组件调整大小时...⑥baseSize 组件的 baseSize是组件的基础大小（单位：像素） 如果组件设定了sizeIncrement，该属性用于在调整组件尺寸时计算组件应该调整到的合适值，但这个属性缺省值是QSize...） 、 非激活状态（inactive，未获得焦点但可以获得焦点的状态 ）、 失效状态（disable，不能获得焦点 ）时的对应颜色。...3）QIcon.Active：部件为激活状态，获得了焦点（如鼠标悬停在上面，或Tab键移动焦点）。 4）QIcon.Selected：部件被选中。...注意：在Qt Designer中修改了一个部件的布局方向时，所有未单独设置布局方向的子部件的布局方向全部跟随调整，单独设置了不跟随调整 ⑥autoFillBackground autoFillBackground
# 使用PyTorch定义Leaky ReLU激活函数 leaky_relu = nn.LeakyReLU(0.01) Sigmoid激活函数 Sigmoid激活函数可以将任何值压缩到0和1之间。...# 使用PyTorch定义Sigmoid激活函数 sigmoid = nn.Sigmoid() Tanh激活函数 Tanh是另一个类似于Sigmoid的激活函数，但它将输出压缩到-1和1之间。...# 使用PyTorch定义Tanh激活函数 tanh = nn.Tanh() Swish激活函数 Swish是一种自适应激活函数，可能会自动调整其形状以适应特定问题。...(x) 其他激活函数 还有许多其他激活函数，例如Softmax、Mish、ELU等，各有各的优点和适用场景。...激活函数的选择 激活函数的选择取决于许多因素，例如模型架构、数据类型和特定任务的需求。通过实验和调整，可以找到适合特定问题的最佳激活函数。
是时候把所有东西合为一体了 自动调整一个模型的参数（如SVM或KNN）非常有趣并且具有启发性，但同时调整它们并取得全局最佳模型则更有用。...你可以定义离散的值选项（用于激活函数）或在某个范围内均匀采样（用于学习率）。...大多时候我也使用 ReLU 作为激活函数，并且为 Adam 优化器取标准的学习率 0.002....但我现在还是继续使用 sigmoid 激活函数，因为看起来这就是表现极大提升的关键。 ?...和窗口大小（我没料到半小时的历史信息比一个小时还好）。 如果你继续深入研究一下Hyperopt，你会看到你也可以搜索隐藏层的数量、是否使用多任务学习和损失函数的系数。
图片来源：Apple Developer Documentation 在用户点击广告进行下载、激活后，SKAN 将启动 24 小时的倒计时器，统计用户行为；在安装后的 0-24 小时后将安装和转化信息回传到广告平台...点击归因是最常见的方式，点击归因窗口通常为 7 天、28 天（特殊情况：SKAN为 24 小时）。...归因窗口通常为 7 天。 2. 展示/曝光/浏览型归因：用户看到广告但并没有点击广告，由此带来的安装就可以归因到展示该广告的渠道。由此，归因窗口较短，仅为 24 小时。...当用户从应用商店上下载应用并激活后，广告主需要回传其应用的激活数据给到广告后台进行归因。安装、转化等数据将用于广告的计费及后续广告投放模型的优化。...SAN 与 MMP 的数据差异 归因窗口不同：ASA 默认 30 天，其他 SAN（FB/Google）和 MMP 可调整， 归因数据来源/模型不同：MMP 记录所有看过、点过广告产生安装的数据，SAN
（和Ctrl+鼠标左键一样的效果，选中某一类或函数，按下F2，迅速定位到该类或函数声明的地方或被调用的地方） F3 查找下一个 F4 头文件和源文件之间切换 F5 开始调试/继续执行 F9 设置和取消断点...Ctrl + 2 激活编辑模式 Ctrl + 3 激活调试模式 Ctrl + 4 激活项目模式 Ctrl + 5 激活帮助模式 Ctrl + 6 激活输出模式 Ctrl + B 编译工程 Ctrl +...跳到代码块的头部 Ctrl + ] 跳到代码块的尾部 Ctrl + Tab 快速切换已打开的文件 Ctrl + Space 自动补全（Windows系统下与输入法切换快捷键冲突） Ctrl + 转动鼠标滚轮 调整编辑区字体大小...+ 1 切换至/关闭生成窗口 Alt + 2 切换至/关闭搜索结果窗口 Alt + 3 切换至/关闭应用输出窗口 Alt + 4 切换至/关闭编译输出窗口 Alt + 5 切换至/关闭QML/JS Console...窗口 Alt + 6 切换至/关闭概要信息窗口 Alt + 7 切换至/关闭版本控制窗口 Alt + 9 最大化/最小化输出窗口 Alt + 左 光标返回到上一位置 Alt + 右 光标前进到下一位置
（例在窗口改变大小时） /// WM_ERASEBKGND = 0x0014, /// ///...在某个非激活的窗口中而42. 用户正按着鼠标43....或当窗口被激活，47. 移动，48....// /// WM_NEXTMENU = 0x0213, /// /// 当用户正在调整窗口大小时发送此消息给窗口...；通过此消息应用程序可以监视窗口大 小和位置也可以修改他们 /// WM_SIZING = 0x32, /// <summary
【经典】Hugo Larochelle 深度学习讲课视频（时长 1 小时，建议在 WiFi 环境下观看） 课程介绍 第 0 周 引言和数学复习 总体概览：Hugo Larochelle 在Sherbrooke...课程上使用的讲义 线性代数：吴恩达课程回顾 统计学：William Faris 的课程笔记第三章 抽样：Iain Murray的博士论文，第20-31页 第 1 周 前馈神经网络 主要内容：人造神经元、激活函数...第 2 周 训练神经网络 主要内容：经验风险最小化、损失函数、输出层梯度、隐藏层梯度、激活函数派生、参数梯度、反向传播、正则化、参数初始化、模型选择、优化。...第3周 条件随机场 主要内容：Motivation、直链CRF、文本窗口、计算分割函数、计算边际、执行分类、因子，有效统计和线性CRF，马尔科夫网络、因子图、信念传播（Belief Propagation...调整：在所有的层都经过预训练后进行，这是一个监督式学习的过程。 ? ? ? 主题：伪代码 ? ? 4. 深度学习原理解析 包含内容：预训练、调参、数据库等 ? ?
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