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使用 HAI 一键上云部署 Deepseek-R1 大模型

它不仅在数学、编程和自然语言推理等任务上表现出色，而且在开发成本和运算效率上远低于欧美同类产品，成为业界关注的焦点。...这里在登录之后，查看了一下配置，有 40C 156G 的环境。运行其他参数的 DeepSeek可以通过这些命令运行不同参数的大模型环境。...deepseek-r1:671b使用社区模型腾讯云的 HAI 自带了很多模型，也可以在“社区应用”中选择 DeepSeek 大模型，这样即可开箱即用。...付款完成后即可直接使用，无需执行部署命令。...开箱即用使用 ChatBotUI 链接即可在这里直接提问即可使用模型进行回答问题命令行登录若自带的模型觉得不够用的话，也可以通过 JupyterLab 登录命令行执行相关命令。执行您所需的命令即可。

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机器学习识别乳腺癌

其中最为常用的是Logistic激活函数、双曲正切激活函数和高斯激活函数，R中一般默认使用Logistic激活函数。...神经网络算法优缺点 优点： 1）适用于分类和数值预测问题 2）对数据几乎不作任何假设条件 缺点： 1）计算量大、训练缓慢，尤其是网络拓扑结构相当复杂时 2）容易发生过拟合 3）输出结果很难解释 有关R中神经网络算法的实现可以使用自带的...nnet包，也可以使用neuralnet包，还可以使用一套完整的神经网络功能包RSNNS。...包中的neuralnet()函数语法 neuralnet(formula, data, hidden = c(1), threshold = 0.01, stepmax...应用 本文尝试使用神经网络算法对乳腺癌进行分类，数据来自于《机器学习与R语言》中的案例，数据包括569条样本和32个变量。

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    R开发：常用R语言包介绍

    ，抽空整理了工作中常用的R包如下： 常用检验函数： ?...基本上分布中常见的都罗列了： 常用作图函数包： ggplot2：万能，基本上excel能画的图它都能画 rattle：fancyRpartPlot函数，决策树画图函数 基础包函数：barplot、pie...包 neuralnet函数，多隐藏层多节点的神经网络算法 RSNNS包 mlp函数，多层感知器神经网络；rbf函数，基于径向基函数的神经网络 离散分类回归模型： stats包 glm函数，实现Logistic...数据预处理大杀器 最后剩下常用的就是读入和写出了： RODBC 连接ODBC数据库接口 jsonlite 读写json文件 yaml 读写yaml文件 rmakdown写文档 knitr自动文档生成 一般业务中使用比较多的就是上面这些了...，当然R里面有很多冷门的包，也很好用滴~

    1.1K50

    如何使用安卓手机在Termux上一键部署Hexo博客并为其配置公网地址

    Hexo 使用 Markdown 解析文章，在几秒内，即可利用靓丽的主题生成静态网页。...Ctrl+C键停止hexo, 然后我们使用nohup 后台启动,启动后我们可以按到PID: nohup hexo s & 关闭的方式也很简单,使用kill命令: kill -9 PID 以上我们就安装好了...http方式地址在浏览器访问,即可看到我们的Hexo博客界面,这样这个远程访问就配置好了 4.固定公网地址 上面创建是免费随机地址,24小时内变化,为了方便长久稳定连接,我们可以固定访问地址,在cpolar...然后我们使用其中一种http方式地址在浏览器访问,即可看到我们的Hexo博客界面,这样一个固定不变的远程访问hexo博客就配置好了【cpolar.cn已备案，因此无需备案】。...我们只需要保持隧道正常在线，公网用户就可以通过这个公网地址来访问到手机termux上的博客网站。

    19010

    黑箱方法-神经网络①人工神经网络

    从广义上讲，人工神经网络是可以应用于几乎所有的学习任务的多功能学习方法：分类、数值预测甚至无监督的模式识别。ANN最好应用于下列问题：输入数据和输出数据相对简单，而输入到输出的过程相对复杂。...基本构造 信息传播的方向 第一种神经网络，如上例所示，箭头用来指示信号只在一个方向上传播。...如果网络中的输入信号在一个方向上传送，直达输出层，那么这样的网络成为前馈网络（feedforward network）。这是我们主要使用的B-P神经网络模型就是典型的前馈式神经网络模型。...简单实例 今天，主要使用人工神经网络的进行建模分析，涉及的R包是neuralnet和nnet两个包，函数名和包名是一样的。...训练数据模型 summary(concrete.norm) library(neuralnet) concrete.train <- concrete.norm[1:773,] concrete.test

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    Spikformer脉冲神经网络学习

    在学习率策略上，我们使用了MultiStepLR。在训练的过程中，学习率在特定的训练轮数后进行衰减。...分类头部分，我们选择了一个线性分类头，用于将特征映射到最终的类别预测上。 在优化器的选择上，我们使用了AdamW优化器。...初始学习率设定为0.0005，训练的前20轮作为预热轮，学习率从0.000001逐渐增大到0.0005，之后使用余弦学习率调度进行调整。...分类头部分，我们同样选择了一个线性分类头，用于将特征映射到最终的类别预测上。 在优化器的选择上，我们使用了AdamW优化器。...初始学习率设定为0.0005，前20轮作为预热轮，学习率从0.000001逐渐增大到0.0005，之后使用余弦学习率调度进行调整。

    30510

    多轮对话状态跟踪-NBT原理

    在会话的每一步需要去预测用户的目标，然后会话策略给于用户正确的用响应，但用户目标是一个不可观测的隐状态，所以需要通过观测用户历史utterence、系统历史响应，然后获得belief state，通过belief...对于上一轮的系统输出，当前轮次的用户输入，每个slot-value对进行向量表征，转化为向量t,r,c。然后将t和r计算 将当前轮次的状态和上一轮的历史状态做合并。...相加之后经过一层MLP之后获得向量c，然后c和r做点乘获得获得d向量。...)r​ 最终经过MLP层进行一个二分类，输出当前slot-value的概率：y=ϕ2​(ϕ100​(d)+ϕ100​(mr​)+ϕ100​(mc​))ϕ100​=MLP layer with dim=...主要改进点在于引入了上一轮的belief state建模进行联合学习，不在使用规则，其他部分都一样就不在赘述，主要了解belief state的更新机制 Belief State Updates2 One-Step

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    图神经网络(GNN)和神经网络的关系

    假设进行R轮消息交换，则节点v的第r轮消息交换可描述为 其中u，v是图G中的节点，N(v)是节点v的邻域，包含自边。x(v)是输入节点特征，x(v+1)是输出节点特征。...在CNN中，层宽度（特征通道数）会变化，因此需要将节点特征从标量x(r)i推广到向量x(r)i，由MLP的输入x(r)的某些维度组成，并将消息函数fi(·)从标量乘法推广到矩阵乘法： 其中，W(r)ij...所有模型都使用余弦学习率计划进行100个时期的训练，初始学习率为0.1。在NVIDIA Tesla V100 GPU上，训练MLP模型需要5分钟，训练ImageNet上的ResNet模型需要一天。...此外，我们突出显示了“最佳点”（红色矩形区域），其中关系图在统计上并不比最佳关系图（带有红叉的区域）差。CIFAR-10上5层MLP的bin值是C和L落入给定bin的所有关系图的平均值。...在CIFAR-10上训练全连接的5层MLP，通过特定步骤推断网络底层关系图结构。结果（图7）发现，训练收敛后提取的图不再是E-R随机图，而是朝着最佳点区域移动。

    23710

    撕起来了！谁说数据少就不能用深度学习？这锅俺不背！

    对于大多数参数，我们使用的都是合理的默认值。 我们尽我们最大的努力重写了原贴中的Leekasso和MLP代码的python版本。你可以在这里获得源码。下面就是每个模型在所抽取的样本上的准确率。...原帖中所分析的MLP，在我们的试验中，依然是在少量数据集中表现很差。但是我所设计的神经网络在所使用的样本中，却有很好的表现。那么这就引出了一个问题…… 到底在我们的实验中发生了什么？...我们使用训练200轮的模型，我们会看到在前50轮，模型在样本上的准确率会有很大的波动。所以，我觉得模型没有收敛在很大程度上能够解释原贴中所观察到的差异。 需要一直检查参数的默认值。...对于h2o我并没有太多的使用经验，其他人也许知道原因。 幸运的是，Rstudio的好人们刚刚发布了针对于Keras的R的接口。因此我可以在R的基础上，创建我的python代码了。...我们之前使用的MLP类似于这个样子，现在我们用R语言将其实现。 我将这个代码改成了Jeff的R代码，并重新生成了原始的图形。我同样稍微修改了下Leekasso的代码。

    1.7K70

    【资源】Python实现多种模型(Naive Bayes, SVM, CNN, LSTM, etc)用于推文情感分析

    【导读】近日，Abdul Fatir 在自己的CS5228课程报告使用不同的方法进行Tweets情感分析（作为二分类问题），并对这些方法的性能进行比较，主要是基于Python实现多种模型(Naive Bayes...注意：建议使用Python的Anaconda发行版。该项目的报告可以在docs /中找到。 ▌用法 ---- ---- 预处理： ---- 1....在训练和测试数据上运行preprocess.py 。然后就生成了数据集的预处理版本。 2....朴素贝叶斯（Naive Bayes） ---- 运行naivebayes.py，使用TRAIN=True将显示在10%的验证数据集的准确率。...多层感知机（Multi-Layer Perceptron） ---- 运行neuralnet.py，TRAIN = True时，将显示10％验证数据集的准确性。

    1.6K100

    动手造轮子自己实现人工智能神经网络(ANN)，解决鸢尾花分类问题Golang1.18实现

    在回归问题中，输出变量是连续值，预测目标是预测一个数值。例如，预测房价、预测销售额等都是回归问题。通常使用回归模型，如线性回归、决策树回归、神经网络回归等来解决这类问题。...除此之外，我们还需要定义激活函数及其导数，这是在反向传播过程中需要使用的。激活函数有很多选择，但在这里我们将使用sigmoid函数。...为什么使用Golang？     事实上，大部分人都存在这样一个刻板影响：机器学习必须要用Python来实现。...但不能否认的是，Python当前在人工智能领域的很多细分方向都有比较广泛的应用，比如自然语言处理、计算机视觉和机器学习等领域，但是并不意味着人工智能研发一定离不开Python语言，实际上很多其他编程语言也完全可以替代...所以，单以人工智能生态圈的繁荣程度而论，Golang还及不上Python。     结语     至此，我们就使用Golang完成了一个小型神经网络的实现，并且解决了一个真实存在的分类问题。

    72510

    （深度学习）Pytorch之dropout训练

    （深度学习）Pytorch学习笔记之dropout训练 Dropout训练实现快速通道：点我直接看代码实现 Dropout训练简介 在深度学习中，dropout训练时我们常常会用到的一个方法——通过使用它...通过下图可以看出，dropout训练训练阶段所有模型共享参数，测试阶段直接组装成一个整体的大网络： 那么，我们在深度学习的有力工具——Pytorch中如何实现dropout训练呢？...因此，上面的代码实质上就相当于out = out 因此，如果你非要使用torch.nn.functional.dropout的话，推荐的正确方法如下(这里默认你已经import torch.nn as...(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes): super(NeuralNet, self...model.eval()： 如果你二者都没使用的话，默认情况下实际上是相当于使用了model.train()，也就是开启dropout随机采样了——这样你如果你是在测试的话，准确率可能会受到影响。

    75130

    最大的ViT来了！谷歌提出ViT-22B：视觉Transformer扩展到220亿参数

    例如，即使用作冻结的视觉特征提取器，ViT-22B 在 ImageNet 上的准确率也达到了 89.5%。...值得注意的是，用于查询 / 键 / 值投影的矩阵乘法和 MLP 的第一线性层被融合到一个单独的操作中，对于 MLP 的注意力外投影和第二层线性层也是如此。 QK 归一化。...训练大模型的一个困难是模型的稳定性，在将 ViT 扩展的过程中，研究人员发现在几千轮的 step 后训练损失呈发散性。特别是在 8B 参数的模型中这种现象尤为突出。...然而，与 PaLM 不同的是，研究人员对 MLP 密集层使用了偏置项，即便如此，这种方式在兼顾质量的同时，速度没有下降。 图 2 展示了一个 ViT-22B 编码器块。...使用这些技术，ViT-22B 在 TPUv4 上训练期间，每个核每秒处理 1.15k token。ViT-22B 的模型 flops 利用率（MFU）为 54.9%，表明硬件的使用非常有效。

    2.5K20

    Swin-T图像论文复现

    Transformer在语言处理方面的显著成就激发了研究者探索其在计算机视觉领域的应用潜力，近期的研究表明，它在图像分类、目标检测、图像分割等任务上已经取得了令人鼓舞的成果。...在使用Windows Multi-head Self-Attention（W-MSA）模块时，首先将feature map按照MxM划分成一个个Windows，然后单独对每个Windows内部进行Self-Attention...安装必要的Python依赖： pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 数据准备 下载好数据集...，代码中默认使用的是花分类数据集。...查看结果发现只进行了几轮图像分类准确率在90%以上，效果较好： 本人用cpu跑的，最好用cuda跑。 输出的结果在weights中。

    13010

    [学习}28 款 GitHub 最流行的开源机器学习项目

    ; 　　Caffe可与cuDNN结合使用，可用于测试AlexNet模型，在K40上处理一张图片只需要1.17ms; 　　模块化：便于扩展到新的任务和设置上; 　　使用者可通过Caffe提供的各层类型来定义自己的模型...训练计算代价比较昂贵，所以应该离线训练网络(或者在 Worker 上)，并使用 toFunction() 或者 toJSON()选项，以便将预训练网络插入到网站中。 　　...即使某一节点出现了错误，也可以通过在另外一个节点上使用错误节点的数据(通过缓存来获取)来继续训练。 　　...在这种情况下，正好需要MLP NeuralNet，而MLP NeuralNet只能加载和运行前向传播方式的模型。...MLP NeuralNet 有如下几个特点： 　　分类、多类分类以及回归输出; 　　向量化实现形式; 　　双精度; 　　多重隐含层数或空(此时相当于逻辑学/线性回归)。

    1.3K80

    ChatGPT爆火之后，视觉研究者坐不住了？谷歌将ViT参数扩大到220亿

    例如，即使用作冻结的视觉特征提取器，ViT-22B 在 ImageNet 上的准确率也达到了 89.5%。...值得注意的是，用于查询 / 键 / 值投影的矩阵乘法和 MLP 的第一线性层被融合到一个单独的操作中，对于 MLP 的注意力外投影和第二层线性层也是如此。 QK 归一化。...训练大模型的一个困难是模型的稳定性，在将 ViT 扩展的过程中，研究人员发现在几千轮的 step 后训练损失呈发散性。特别是在 8B 参数的模型中这种现象尤为突出。...然而，与 PaLM 不同的是，研究人员对 MLP 密集层使用了偏置项，即便如此，这种方式在兼顾质量的同时，速度没有下降。  图 2 展示了一个 ViT-22B 编码器块。...使用这些技术，ViT-22B 在 TPUv4 上训练期间，每个核每秒处理 1.15k token。ViT-22B 的模型 flops 利用率（MFU）为 54.9%，表明硬件的使用非常有效。

    30810

    使用 PyNeuraLogic 超越 Transformers

    ⁶ 这种类型的注意力在图形上运行，其中节点只关注它们的邻居（由边连接的节点）。查询 Q、键 K 和值 V 是边嵌入与节点向量嵌入相加的结果。...我们已经在 Relational Attention 中看到了如何实现嵌入。对于传统的 Transformer，嵌入将非常相似。我们将输入向量投影到三个嵌入向量中——键、查询和值。...(R.mlp(V.I)[W_2] R.norm(V.I)[W_1])) | [F.relu],最后一个带有规范化的跳过连接与前一个相同。...解码器使用相同的组件；因此，其实施将是类似的。让我们将所有块组合成一个可微分逻辑程序，该程序可以嵌入到 Python 脚本中并使用 PyNeuraLogic 编译到神经网络中。...(V.I), R.q(V.I))) | [F.norm],(R.mlp(V.I)[W_2] R.norm(V.I)[W_1])) | [F.relu],(R.norm2(V.I) R.mlp

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    Nat Mach Intell｜一种分子集合表示模型，用于分子性质的多任务预测

    MLP。...然后将节点（原子）嵌入n0到nk，作为分子图神经网络Gi上的节点特征，并传递给RepSet层，然后是MLP回归器或分类器。接下来，该模型被进一步用于分子与蛋白质结合亲和力预测，以及反应产率预测。...在分子结合亲和力预测任务上，比较了GraphDTA和其他基于GNN的方法。...作者提出的SR-BIND在RMSE和R这两个指标上取得了最佳结果，在MAE上仅次于CMPNN。 表1 与其他方法对比 作者设计了消融实验来验证模型设计的有效性。...为了评估模型在药代动力学任务上的表现，作者使用了Biogen数据集包含3521种分子的模型，这些模型在吸收、分布、代谢和排泄（ADME）的体外测定中针对以下终点进行了测试：人肝微粒体稳定性（HLM，清除率

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