在深度学习模型的训练过程中，难免引入随机因素，这就会对模型的可复现性产生不好的影响。但是对于研究人员来讲，模型的可复现性是很重要的。...这篇文章收集并总结了可能导致模型难以复现的原因，虽然不可能完全避免随机因素，但是可以通过一些设置尽可能降低模型的随机性。 1. 常规操作 PyTorch官方提供了一些关于可复现性的解释和说明。...在PyTorch发行版中，不同的版本或不同的平台上，不能保证完全可重复的结果。此外，即使在使用相同种子的情况下，结果也不能保证在CPU和GPU上再现。...2. upsample层 upsample导致模型可复现性变差，这一点在PyTorch的官方库issue#12207中有提到。...目前笔者进行了多次试验来研究模型的可复现性，偶尔会出现两次一模一样的训练结果，但是更多实验中，两次的训练结果都是略有不同的，不过通过以上设置，可以让训练结果差距在1%以内。
图 1 在这项研究中，作者探讨了基础模型是否可以改进基于深度学习的影像生物标志物的开发，特别是在数据集规模有限的情况下。...该模型首先通过分类病变解剖部位进行了技术验证。随后，它被应用于两个临床相关的应用：开发一个预测肺结节恶性程度的诊断生物标志物和一个对非小细胞肺癌肿瘤的预后生物标志物（图1b）。...模型架构 作者使用自监督学习（SSL）开发了一个深度学习基础模型，并测试了该模型在三个不同用例中的表现。研究设计和预训练过程在图1中概述。...对于从基础模型提取的特征，类似于用例1，作者的实现超越（P < 0.001）了基于特征的基线实现。...非小细胞肺癌（NSCLC）预后预测 图 3 接下来，作者评估了我们的基础模型在另一个临床相关用例中捕获NSCLC肿瘤的预后放射学表型的有效性。
0 目录 1 什么是JVM内存模型 2 Happens-Before规则 2.1 程序的顺序性规则 2.2 volatile 变量规则 2.3 传递性 2.4 管程中锁的规则 2.5...线程start()规则 2.6 线程join()规则 3 总结 工作做螺丝钉，面试造火箭，我想这个是每个程序员比较头疼的事情，但是又有必须经历的流程，我们再聊聊从JVM内存模型来看并发编程中的可见性和有序性...1 什么是JVM内存模型 我们都已经知道，导致可见性的原因是缓存，导致有序性的原因是编译优化，那解决可见性、有序性最直接的办法就是禁用缓存和编译优化，但是这样问题虽然解决了，咱们程序的性能可就堪忧了。...final 修饰变量时，初衷是告诉编译器：这个变量生而不变，可以可劲儿优化。 Java 编译器在 JDK1.5 以前的版本的确优化得很努力，以至于都优化错了。...Java 内存模型里面，最晦涩的部分就是 Happens-Before 规则了。 在 Java 语言里面，Happens-Before 的语义本质上是一种可见性。
强化学习大家这几年应该不陌生，从AlphaGo到AlphaZero让大家见识到了强化学习的力量。我们今天给大家介绍一个在强化学习中核心思维马尔可夫决策过程（MDP）。...马尔科夫决策过程是基于马尔科夫论的随机动态系统的最优决策过程。它是马尔科夫过程与确定性的动态规划相结合的产物，故又称马尔科夫型随机动态规划，属于运筹学中数学规划的一个分支。...今天我们给大家介绍下马尔可夫决策过程中用到一些算法以及这些算法在R语言中如何实现的。 首先我们需要安装一个结合的工具包MDPtoolbox。...如果返回空字符串，代表模型没有问题；如果有问题则会返回相应的问题。 4. mdp_check_square_stochastic 检查模型的随机性和路径的正方性。...高斯-赛德尔迭代（Gauss–Seidel method）是数值线性代数中的一个迭代法，可用来求出线性方程组解的近似值。 ?
隐马尔可夫模型与序列标注 4.1 序列标注问题 4.2 隐马尔可夫模型 4.3 隐马尔可夫模型的训练 4.4 **隐马尔可夫模型的预测** 4.5 隐马尔可夫模型应用于中文分词 4.6 性能评测 4.7...隐马尔可夫模型与序列标注 第3章的n元语法模型从词语接续的流畅度出发，为全切分词网中的二元接续打分，进而利用维特比算法求解似然概率最大的路径。...一般而言，由字构词是序列标注模型的一种应用。 在所有“序列标注”模型中，隐马尔可夫模型是最基础的一种。...4.5 隐马尔可夫模型应用于中文分词 HanLP 已经实现了基于隐马尔可夫模型的中文分词器 HMMSegmenter，并且实现了训练接口。...哪怕升级到二阶隐马尔可夫模型， F1 值依然没有提升。 看来朴素的隐马尔可夫模型不适合中文分词，我们需要更高级的模型。 话说回来，隐马尔可夫模型作为入门模型，比较容易上手，同时也是许多高级模型的基础。
在密集预测任务中，它超越了基于窗口的模型，同时保持可比较的速度，因此在视觉感知任务中是一种更高效的替代方案。...视觉版本的 RWKV 修改了原始论文的注意力机制有三个关键变化： 引入双向注意力以确保所有标记彼此可见，通过将注意力范围扩展到整个标记集来将因果注意力转换为双向全局注意力； 基于标记之间的时间差异添加一个相对偏差...，通过标记的总数进行归一化，以解决不同大小图像中的相对位置问题； 允许在指数项中有一个灵活的衰减参数，使模型能够关注距当前标记较远的标记，跨越不同通道； 使用指数衰减机制将全局注意力的复杂度从二次降低到线性...仅略微增加了计算需求，但显著扩展了标记的感受野，增强了模型后续层中的空间关系覆盖。...在大规模数据集上进行预训练进一步提升了 VRWKV 的性能，表明其可扩展性和作为传统 ViT 模型替代方案的潜力。
本文介绍一个基于深度学习的 CTR 模型包 DeepCTR，具有简洁易用、模块化和可扩展的优点。 02 CTR预估简介 CTR 预估是计算广告中最核心的算法之一，那么 CTR 预估是指什么呢？...无论在工业界还是学术界都是一个热点研究问题，近年来也有若干相关的算法竞赛。 03 DeepCTR简介 人们通过构造有效的组合特征和使用复杂的模型来学习数据中的模式来提升效果。...那么这里介绍一个基于深度学习的 CTR 模型包 DeepCTR，无论是使用还是学习都很方便。 DeepCTR 是一个简洁易用、模块化和可扩展的基于深度学习的CTR模型包。...使用例子： 下面用一个简单的例子告诉大家，如何快速的应用一个基于深度学习的CTR模型。...05 总结 DeepCTR 是一个简洁易用、模块化和可扩展的基于深度学习的 CTR 模型包。本文对DeepCTR 进行简单介绍，并举例说明，同时提供 DeepCTR 的代码、文档资源。
问题提出 代理模型的构造较复杂，作者希望构造一个更为简单的廉价（cheap）的代理模型来评估子集的质量。...预选择（preselection） 在进化算法中，预选择是一种分类问题。准确地说，是将子代解作为外部数据集进行二分类，分为promising和unpromissing的解。...CPS的主要步骤 ① 根据父代解更新外部种群，给外部种群加上标签 ②构造基于KNN的预分类器 ③根据构造的分类器，预测子代候选解标签（代理模型的核心） ④根据预测标签选择子代解 数据准备 （Data Preparation...K是一个KNN的K，为一个奇数。Xi是第k近的特征向量，C是外部种群特征向量标签。 当新产生一个子代解时，我们，可以在不做真实评价时，利用这种分类模型给子代解打上标签。...子代选择（ Offspring Selection） 每一个父代解将会生成M个子代解，在这M个子代解中，只评价其中的一部分，将会大大降低计算消耗。 ? 策略嵌入算法流程图 ?
它将以上收益序列视为 由马尔可夫过程控制的 状态（区制）转移模型（MRS），以在状态之间进行转移。...本文选自《MATLAB中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型》。...PYTHON用时变马尔可夫区制转换（MRS）自回归模型分析经济时间序列 R语言使用马尔可夫链对营销中的渠道归因建模 matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计 R语言隐马尔可夫模型...HMM识别不断变化的股票市场条件 R语言中的隐马尔可夫HMM模型实例 用机器学习识别不断变化的股市状况—隐马尔科夫模型(HMM) Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）估计随机波动率（SV，...Stochastic Volatility） 模型 MATLAB中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型 Matlab马尔可夫区制转换动态回归模型估计GDP增长率
让我们考虑一个简化的示例。牛市可以被定义股票市场普遍看涨且持续时间较长的市场。熊市对应于指延续时间相对较长的大跌并且有相对较高的波动性。...由于数据的波动性，可能难以检测何时熊市发生：上面的图看起来非常像是一个随机过程，而不是相邻的牛市/熊市/牛市时期。...马尔可夫区制转换(Markov regime switching)模型旨在阐明这些类型的问题。它将以上收益序列视为 由马尔可夫过程控制的 状态（区制）切换模型（MRS），以在状态之间进行切换。...生成的图向我们展示了几件事。首先，最上面的图确认了很难观察到状态转换发生的地方。中间的图表明在第100天到第200天之间波动性增加（标准偏差增加）。...最重要的是，底部图清楚地表明，市场分别在第100天和200天左右从多头转为空头（然后回落）。SpecOut变量包含有关估计参数的信息，这些参数描述了牛市和熊市以及控制两者之间过渡的马尔可夫过程。
试想一下，虽然我们用了 Adam 来随机采样一些 train data 来估计全局的梯度，用了很小的 lr.但实际上在每一个 batch 中,对于庞大的预训练模型的每一个参数我们都需要更新。...K-Adapter 而这篇文章更侧重于改进预训练过程中 Multi-task 这个过程 Motivations 预训练模型中嵌入知识信息是很有必要的....基于无监督学习的大规模预训练模型更倾向于学习共现信息，而忽略了低频但重要的知识信息。...在推理任务上效果较差, (Not, reasoning task) Multi-task 会造成知识遗忘, 而且参数计算代价是巨大的 先前的 KB-based 的 pre-trained LM 大多是基于...需要的参数量 远小于 RoBERTa Large 模型中 16355M 的参数量.
这些系统的建设，方便了业务的行为管理工作和资源使用工作，另外，基于这样的核心系统搭建的强大业务中台部门，则不断地把业务的资源、能力成规范地系统化、规则化，从而不断地提升业务的作业模型效率。...二、基于SaaS服务模型业务中台的搭建 1、搭建SaaS系统的研发和中台运营工作的架构 系统的研发角色和业务运营角色可以分开也可以统一。...笔者研究了诸多个公司的架构，发现不少公司把“系统开发和产品”设立为单独一个部门，而把“系统运营”设置为另一个部门，甚至可能把多个系统的运营如“客户系统、作业系统、网络渠道”分拆成多个部门，这样的架构模型一定要求有一个...三、基于SaaS服务模型的业务中台建设重点 1、线下业务运营才是“运营”的未来 本文经常会用到一个词汇“运营”。这是一个互联网企业在线的工作岗位名称。...而另一个层面，业务中台领导人是一个复合角色，也要求其拥有极强的复合能力。
环境 odoo-14.0.post20221212.tar Actions(动作) action定义系统响应用户操作的行为：登录、操作按钮、选择发票等… action可以存储在数据库中，也可以作为字典直接返回...Bindings(绑定) 除了两个强制属性外，所有action有用于在任意模型的上下文菜单中显示动作的可选属性： binding_model_id 指定action绑定的模型，格式：moduleName.modelName...默认获取模型的默认搜索视图。 target (可选) 视图是否应在主内容区域（current）、以全屏模式（fullscreen）或对话框/弹出窗口（new）中打开。...默认值为“Unnamed”，注意：如果name值为空字符串，则默认为 Unnamed 例如，要使用列表和表单视图打开客户（设置了customer标志的partner）： { "type": "ir.actions.act_window...中的每个未填充类型，追加(False，type) 应用实践举例 在estate模块的estate.property模型的表单视图中，为Action添加菜单"选取offers"，如下： !
模型和基本字段 在上一章的末尾，我们创建一个odoo模块。然而，此时它仍然是一个空壳，不允许我们存储任何数据。...ORM 层是odoo的一个关键组件。该层避免了手动写入大部分SQL并提供可扩展性和安全服务. 业务对象被定义为继承于 Model的Python类。可以通过在定义中设置属性来配置model。...api, SUPERUSER_ID 练习 创建estate_property表的最小化模型 在 odoo14/custom/estate/models/estate_property.py 中定义model...有两大类领域字段：‘简单’字段--直接存储在模型表中的原子值，形如Boolean, Float, Char, Text, Date 和Selection， ‘关系型’ 字段--连接相同或者不同模型的记录...自动创建的字段(Automatic Fields) 参考: 该话题相关文档可参考 Automatic fields. odoo会在所有model(当然，也可以配置禁止自动创建某些字段)中创建少数字段。
模型之间的关系(Relations Between Models) 上一章介绍了为包含基本字段的模型创建自定义视图。然而，在任何真实的业务场景中，我们都需要不止一个模型。此外，模型之间的链接是必要的。...人们可以很容易地想象一个模型包含客户，另一个模型则包含用户列表。你可能需要参考任何现有业务模型上的客户或用户。...many2one是指向另一个对象的简单链接。...买家可以是任何个人，然而，销售人员必须是房产机构的员工（即odoo用户）。 在odoo中，有两种我们经常引用的两种模型： res.partner: 一个partner为一个物理实体或者法人实体。...首先，我们不需要所有模型的操作或菜单。某些模型只能通过另一个模型访问。在我们的练习中就是这样的：报价总是通过房产获得的。 其次，尽管property_id字段是必需的，但我们没有将其包含在视图中。
近期已经有大量研究涉及可表征不确定未来的概率模型，但这些模型要么计算成本极其昂贵（如像素级自回归模型），要么无法直接优化数据似然。...该方法背后的主要思路是：将基于流的生成模型（Dinh等人，2014和2016年）扩展到条件式视频预测环境中。...基于变分自编码器和像素级自回归模型的方法已被用于研究随机预测生成，但基于流的模型受到的关注相对较少。据称，基于流的模型目前仅用于图像等非时态数据和音频序列的生成。...近期已经有大量研究涉及可表征不确定未来的概率模型，但这些模型要么计算成本极其高昂（如像素级自回归模型），要么无法直接优化数据似然（data likelihood）。...谷歌大脑的这项新研究提出基于归一化流的视频预测模型，该模型不仅可以直接优化数据似然，而且能够产生高质量的随机预测。据称，该研究首次提出了基于归一化流的多帧视频预测。
p=10165 ---- 在实践中， 因子负载较低（或测量质量较差）的模型的拟合指数要好于因子负载较高的模型。...考虑顺序效应，两个项目可能具有独立于其共享因子的相关误差，这仅仅是因为一个项目跟随另一个项目（序列相关）。CFA（缺省值）中不存在此相关误差将对任何全局拟合指数产生负面影响。...delta = .4，因子加载的标准意味着如果模型中缺少因子加载并且因子加载大于.4。默认情况下，delta = .1。根据SSV的建议，这足以解决相关错误。因此，我仅使用选择相关错误作为输出。...---- PS：潜在变量建模的另一种方法是PLS路径建模。这是一种基于OLS回归的SEM方法。 ---- McNeish，D.，An，J.，＆Hancock，GR（2017）。...潜在变量模型中测量质量和拟合指数截止之间的棘手关系。“人格评估杂志”。
Attention机制在2016年被大量应用在nlp中，这里简单介绍Attention在AS任务上的应用。...在对AS任务建模时，采用问题和答案对的形式建模，因此可以根据问题和答案的关系设计Attention机制。而文本分类任务中则稍有不同，文本分类建模方式为问题和标签。...因此Attention机制的设计一般被应用于时序模型中，通过时序状态设计Attention。...Hierarchical Attention Network 本文借鉴论文中设计Attention的方式，设计了基于单字的Attention模型。 ?...将Attention机制应用在GRU和LSTM上，都取得了较好的性能提升，基于Attention的LSTM模型性能稍胜GRU模型。 附录 ? words.txt ? train.txt ?
二、基于协同过滤的推荐 基于协同过滤的推荐通过收集用户过去的行为以获得其对物品的显示或隐式信息，根据用户对物品的偏好，发现物品或者用户的相关性，然后基于这些关联性进行推荐。...文献[2]利用AE来预测用户对物品missing的评分值，该模型的输入为评分矩阵R中的一行(User-based)或者一列(Item-based)，其目标函数通过计算输入与输出的损失来优化模型，而R中missing...，我们的模型中每层接受的输入都是一样的，因此最终的输出也尽可能的与输入相等)，其模型图见图8。...混合协同过滤模型 我们利用RMSE以及RECALL两个指标评估了我们模型的效果性能，并且在多个数据集上和已有的方案做了对比实验。实验效果图如图10所示，实验具体详情可参看我们的paper。 ?...卷积矩阵分解模型 四、总结 本文介绍了一些深度学习在推荐领域的应用，我们发现一些常见的深度模型(DNN, AE, CNN等)都可以应用于推荐系统中，但是针对不同领域的推荐，我们需要更多的高效的模型。
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