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【Hello NLP】CS224n笔记:语言模型（LM）和循环神经网络（RNNs）

在一些社交平台上，我们也会经常玩一个游戏：“给定一个初始词，不断通过自己输入法的联想词来造句，看看会造出什么句子来”，往往我们发现可以构成一个完整的说得通的句子，甚至还能暴露出我们个人的一些习惯。...❞ 即对于一段文字 ，LM可可以计算出这句话出现的概率： 其中 就是LM可以计算出来的。 所以回头看，这两种定义是一回事儿。 如何学习语言模型 首先再介绍一个概念：N-gram。...RNN和基于RNN的语言模型 前面讲到的基于计数的LM的缺点，主要就是由它的N-gram的N不能太大又不能太小的限制造成的。...因为不管RNN有多长，它实际上都是在「同一个神经网络中不断循环」，例如图中话的4个隐层神经网络，实际上都是同一个，因此他们的「权重都是一样」的，只是根据输入的不同，而产生不同的输出。...训练好RNN了之后，如何进行文本生成呢？ 输入一个词，每一步的输出都作为下一步的输入，这样就可以通过一个词不断进行文本生成了。 如何评价一个语言模型呢？ 使用「Perplexity」(困惑度)： ?

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Faster R-CNN算法

综上所述，在整个conv layers中，conv和relu层不改变输入输出的大小，只有pooling层使输出长宽都变为输入的1/2。...但卷积的输出输入是长方体，所以1×1卷积实际上是对每个像素点，在不同的channels上进行线性组合（信息整合），且保留了图片的原有平面结构，调控depth，从而完成升维或降维的功能。...线性回归就是给定输入的特征向量X，学习一组参数W，使得经过线性回归后的值跟真实值Y（即GT）非常接近，即Y=WX。...Rol pooling层有2个输入：原始的featrue map和RPN输出的proposal boxes（大小各不相同）。        ...对于传统的CNN(如alexnxt,VGG)，当网络训练好后输入的图像尺寸必须是固定的，同时网络输出也是固定大小的vector 或matrix。如果输入的图像大小不定，这个问题就变得比较麻烦了。

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播放视频时如何调整音频的音量

文章的标题已经表明了，我想提一个简单的问题，播放视频的时候我觉得视频的声音太大或者太小了，我想调整一下声音，怎么办？ 我想大多数同学想笑了，这是一个问题吗？...但是我只说一句，让用户频繁的操作，这似乎不是一个友好的应用开发者应该说的话。 那么问题来了，可以在用户无感知的情况下自动调整声音的大小，达到一个让用户满意的音量吗？...能不能在不影响其他外部应用和手机硬件设置的前提下改变输出的音量大小？这是本文需要分享的东西。 在开始之前，我觉得有必要分析一下什么是声音？...平均分贝：计算音频的每一帧数据的分贝，输出平均分贝 标准分贝：当前情况下多少分贝是最合适的分贝 平均分贝我播放器肯定是无法获知的，视频没有播放完成，我们无法获知，但是服务器知道，可以传到客户端，那么分贝这振幅系数之间如何换算...volume(dB) = 20 * log(Cur / Max) (所有Android下面计算的分贝大小总是负的) volume 表示计算出来的分贝值 Max表示最大振幅 Cur表示当前振幅 输入的参数有两个

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时域卷积网络TCN详解：使用卷积进行序列建模和预测

由于TCN中的每一层都有相同的输入和输出长度，所以只有输入和输出张量的第三维是不同的。在单变量情况下，input_size和output_size都等于1。...换句话说，输出序列中的元素只能依赖于输入序列中在它之前的元素。如前所述，为了确保一个输出张量与输入张量具有相同的长度，我们需要进行零填充。如果我们只在输入张量的左侧填充零，那么就可以保证因果卷积。...与最后一个输出元素相比，它的内核窗口向左移动了1，这意味着它在输入序列中最右边的依赖项是输入序列中倒数第二个元素。根据归纳，对于输出序列中的每个元素，其在输入序列中的最新依赖项与其本身具有相同的索引。...给定核大小k，膨胀基b，其中k≥b，输入长度l，为了实现全历史覆盖，必须满足以下不等式: ? 我们可以求解n，得到所需的最小层数 ? 我们可以看到，在输入长度方面，层数现在是对数的，而不是线性的。...让我们从基本模型中考虑一个膨胀系数d为2、内核大小k为3的层，看看这是如何转化为改进模型的剩余块的。 ? 变为 ? 这两个卷积层的输出将被添加到残差块的输入中，从而产生下一个块的输入。

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揭示语言大模型的采样过程

原文：https://huyenchip.com/2024/01/16/sampling.html) 1、采样 对于给定输入，神经网络首先计算所有可能值的概率，然后根据这些概率确定输出。...给定一个输入，神经网络处理这个输入并输出一个logit向量。每个logit对应一个可能性。对于语言模型而言，每个logit对应模型词汇表中的一个词元。logit向量的大小即为词汇表大小。...为避免计算负载过大问题，在模型计算出logit之后，我们会选择排名前k的logit，并仅对这些logit执行softmax。...以词元序列[I, love, food]为例： I的概率为0.2 给定I的情况下，love的概率为0.1 给定I和love的情况下，food的概率为0.3 因此，上述序列的概率为：0.2 * 0.1 *...另外50%的情况下，模型会报告图像太模糊或文字太小无法读取。对于每张图像，我们最多向模型查询三次，直到它能够提取信息。 虽然我们通常可以通过采样多个输出来提升模型性能，但这一成本十分高昂。

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卷积，特征图，转置卷积和空洞卷积的计算细节

卷积计算过程（单/RGB多通道） 假设输入层的大小为 5 x 5，局部感受野（或称卷积核）的大小为 3 x 3，那么输出层一个神经元所对应的计算过程（下文简称「卷积计算过程」）如下： ?...RGB 多通道卷积过程 特征图大小的计算方式 我们在设计和调整网络结构的时候，还需要快速知道调整了卷积核后，输出特征图的大小，假定： 输入图片 i（只考虑输入宽高相等） 卷积核大小 f 步长 s 填充的像素数...o 值的大小与 i，f，p，s 这四个变量相关，也和填充的方式有关。 当填充方式为 VALID 时，p 值等于 0，代入相应的 i，f，p，s 就可以相应的计算出 o 值了。...假设一个卷积操作，它的输入是 4x4，卷积核大小是 3x3，步长为 1x1，填充方式为 Valid 的情况下，输出则为 2x2，如下图所示： 我们将其从左往右，从上往下以的方式展开， 输入矩阵可以展开成维数为...空洞卷积的计算过程 空洞卷积（Dilated convolutions）在卷积的时候，会在卷积核元素之间塞入空格，如下图所示： 空洞卷积过程，蓝色表示输入，绿色表示输出 这里引入了一个新的超参数 d，(

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Spark SQL 性能优化再进一步 CBO 基于代价的优化

本文将介绍 CBO，它充分考虑了数据本身的特点（如大小、分布）以及操作算子的特点（中间结果集的分布及大小）及代价，从而更好的选择执行代价最小的物理执行计划，即 SparkPlan。...Spark CBO 原理 CBO 原理是计算所有可能的物理计划的代价，并挑选出代价最小的物理执行计划。其核心在于评估一个给定的物理执行计划的代价。...而执行节点输出数据集的大小与分布，分为两个部分：1) 初始数据集，也即原始表，其数据集的大小与分布可直接通过统计得到；2)中间节点输出数据集的大小与分布可由其输入数据集的信息与操作本身的特点推算。...所以，最终主要需要解决两个问题 如何获取原始数据集的统计信息 如何根据输入数据集估算特定算子的输出数据集 Statistics 收集 通过如下 SQL 语句，可计算出整个表的记录总数以及总大小 ANALYZE...在下图示例中，Table 1 大小为 1 TB，Table 2 大小为 20 GB，因此在对二者进行 join 时，由于二者都远大于自动 BroatcastJoin 的阈值，因此 Spark SQL 在未开启

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使用遮挡分析进行DNN模型的可解释性说明概述

深度神经网络的解释方法有很多，每种解释方法都有各自的优缺点。在大多数情况下，我们感兴趣的是局部解释方法，即对特定输入的网络输出的解释，因为DNNs往往过于复杂，无法进行全局解释(独立于输入)。...实现这一目标的最简单方法是为每个输入维度添加一个重要分数，也就是创建一个归属图。归因方法将模型输出的权重分配给给定输入的每个维度。 在这篇短文中，我将介绍一种基本的归因技术:遮挡分析。...其基本概念非常简单:对于输入x的每个输入维度，我们在缺失该维度的情况下评估模型，并观察输出如何变化。...只要您能够输入输入并接收输出，就可以使用遮挡分析。 与基于梯度的解释方法相比，遮挡分析的另一个优势是，它甚至可以处理局部平坦的函数，没有或只有很小的梯度。 一些问题 但是，删除尺寸实际上意味着什么？...使用修复算法的问题是：1）它使该过程在计算上更加昂贵；2）您必须首先运行它；3）如果您不使用标准基准数据集，则可能必须对其进行重新训练。

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神经网络，激活函数，反向传播

其实这个小圆圈就是一个单独的神经元，就像人的大脑神经元一样。如果这是一个单神经元网络，不管规模大小，它正是通过把这些单个神经元叠加在一起来形成。...**解释隐藏层的含义：**在一个神经网络中，当你使用监督学习训练它的时候，训练集包含了输入?也包含了目标输出?...如果将每个隐藏单元的参数都初始化为相等的值，那么在正向传播时每个隐藏单元将根据相同的输⼊计算出相同的值， 并传递⾄输出层。在反向传播中，每个隐藏单元的参数梯度值相等。...是正值的情况下，导数恒等于 1，当?是负 值的时候，导数恒等于 0。 ? 之前，我们的激活函数都是接受单行数值输入，例如 Sigmoid 和 ReLu 激活函数，输入一个实数，输出一个实数。...3.6.2 调节 Batch_Size 对训练效果影响到底如何？ Batch_Size 太小，模型表现效果极其糟糕(error飙升)。 随着 Batch_Size 增大，处理相同数据量的速度越快。

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Spark SQL 性能优化再进一步 CBO 基于代价的优化

本文将介绍 CBO，它充分考虑了数据本身的特点（如大小、分布）以及操作算子的特点（中间结果集的分布及大小）及代价，从而更好的选择执行代价最小的物理执行计划，即 SparkPlan。...Spark CBO 原理 CBO 原理是计算所有可能的物理计划的代价，并挑选出代价最小的物理执行计划。其核心在于评估一个给定的物理执行计划的代价。...而执行节点输出数据集的大小与分布，分为两个部分：1) 初始数据集，也即原始表，其数据集的大小与分布可直接通过统计得到；2)中间节点输出数据集的大小与分布可由其输入数据集的信息与操作本身的特点推算。...所以，最终主要需要解决两个问题 如何获取原始数据集的统计信息 如何根据输入数据集估算特定算子的输出数据集 Statistics 收集 通过如下 SQL 语句，可计算出整个表的记录总数以及总大小 ANALYZE...在下图示例中，Table 1 大小为 1 TB，Table 2 大小为 20 GB，因此在对二者进行 join 时，由于二者都远大于自动 BroatcastJoin 的阈值，因此 Spark SQL 在未开启

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SPPnet笔记

不同长宽比和不同尺寸的输入图片是有意义的，首先，图片数据都不是同一尺寸的，他们大小不一，长宽比不同。第二，调整图片的长宽比可以有助于识别图中物体，调整图片的尺寸可以帮助学习器学习太大或太小的物体。...Adavantage SPP可以生成一个固定长度的输出，忽视输入大小，而滑动窗体池化层不能。 SPP使用多级别空间bins，而滑动窗体池化使用一个窗体大小。多级别池化对物体变形有很好的鲁棒性。...上图的池化操作产生21个bin，把这21个bin输出拼接在一起，然后输出21×256大小的特征（256是feature map的通道数）。...为了加快R-CNN的运行，输入网络的是整张图片，计算出最后的feature map。然后从feature map中提取候选区域的特征向量进行分类和定位，如下图所示。...这里有一个问题，就是如何确定原图的候选区域位置映射到卷积后feature map的位置。

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一文读懂神经网络初始化！吴恩达Deeplearning.ai最新干货

，给定一个新的数据点，使用模型来预测其类型。...在优化循环的每次迭代（前向，成本，后向，更新）中，我们观察到当从输出层向输入层移动时，反向传播的梯度要么被放大，要么被最小化。 假设所有激活函数都是线性的（恒等函数）。...为了方便分析，如果假设W[1]=W[2]=…=W[L-1]=W，那么输出预测为 如果初始化值太大或太小会造成什么结果？...也就是说，与参数相关的成本梯度太小。这会导致成本在达到最小值之前收敛。 初始化值太小导致模型过早收敛 总而言之，使用大小不合适的值对权重进行将导致神经网络的发散或训练速度下降。...在这两个假设下，反向传播的梯度信号不应该在任何层中乘以太小或太大的值。梯度应该可以移动到输入层，而不会爆炸或消失。

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【TS深度学习】时间卷积神经网络

由于每一层都有相同的输入和输出长度，所以只有输入和输出张量的第三维是不同的。在单变量情况下，input_size和output_size都等于1。...在更一般的多变量情况下，input_size和output_size可能不同。 为了了解单个层如何将其输入转换为输出，让我们看一下批处理的一个元素(对批处理中的每个元素都进行相同的处理)。...让我们从最简单的例子开始，其中input_channels和output_channels都等于1。在这种情况下，我们看到的是一维输入和输出张量。下图显示了输出张量的一个元素是如何计算的。 ?...与最后一个输出元素相比，它的内核窗口向左移动了1，这意味着它在输入序列中最右边的依赖项是输入序列中倒数第二个元素。根据归纳，对于输出序列中的每个元素，其在输入序列中的最新依赖项与其本身具有相同的索引。...给定核大小k，膨胀基b，其中k≥b，输入长度l，为了实现全历史覆盖，必须满足以下不等式: ? 我们可以求解n，得到所需的最小层数 ? 我们可以看到，在输入长度方面，层数现在是对数的，而不是线性的。

1.6K10

深度学习500问——Chapter08：目标检测（8）

8.4.2 如何检测图片中不同大小的人脸 传统人脸检测算法中针对不同大小人脸主要有两个策略： （1）缩放图片的大小（图像金字塔如图8.4.1所示）； （2）缩放滑动窗口的大小（如图8.4.2所示）。...但是往往通常给定最小人脸a=40或者a=80，以这么大的输入训练CNN进行人脸检测不太现实，速度会很慢，并且下一次需求最小人脸a=30*30又要去重新训练，通常还会是12x12的输入，为满足最小人脸框a...给定一幅图像。12-net密集扫描整幅图片，拒绝90%以上的窗口。剩余的窗口输入到12-calibration-net中调整大小和位置，以接近真实目标。接着输入到NMS中，消除高度重叠窗口。...的方式输入到oNet，跟rNet类似，关键点是为了在训练集有限情况下使模型更鲁棒。...文章权衡之后，将Conv1, Pool1, Conv2 和 Pool2 的核大小分别设为7x7,3x3,5x5,3x3 使用CReLU来保证输出维度不变的情况下，减少卷积核数量。

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Apache Spark:来自Facebook的60 TB +生产用例

在每个尺寸增量，我们解决了性能和稳定性问题，但测试20 TB使我们找到最大的改进机会。 在运行20 TB输入时，我们发现由于任务量很大，我们生成了太多输出文件（每个大小约为100 MB）。...我们是如何为该job扩展Spark的？ 当然，为这么大的管道运行单个Spark job在第一次尝试时甚至在第10次尝试时都没正常运行。...PipedRDD的可配置缓冲区大小 （SPARK-14542） （加速10％）：使用PipedRDD时，我们发现将数据从分sorter传输到管道进程的默认缓冲区大小太小而且我们的工作是花费超过10％...配置任务数量：由于我们的输入大小为60 T，每个HDFS块大小为256 M，因此我们为该作业生成了超过250,000个任务。...我们引入了一个配置参数来使map输入大小可配置，因此我们可以通过将输入分割大小设置为2 GB来将该数量减少8倍。

1.2K20

密码技术之单向散列函数

它有啥特点： 1，根据任意长度的消息计算出固定长度的散列值。 2，能够快速计算出散列值。 3，输入消息不同，散列值也不同。 4，单向性。通过散列值无法还原出消息。 它有啥应用： ?...数字签名用于是指计算出消息的散列值，然后对其签名。 一次性口令，常用于服务器对客户端的合法性认证，通过使用散列函数保证口令在通信链路上只传输一次，即使泄露了口令，也无法使用。 有那些单向散列函数呢？...3，SHA-3，在05年SHA-1被强碰撞性被攻破的情况下，NIST(美国国家标准技术研究所)开始制定了下一代SHA-3的标准工作，2012年keccak算法成为SHA-3。...N：消息摘要的长度bit大小。 哈希变量H：输出。 keccak是一种海绵结构。对输入数据填充经过absorbing phase吸收和squeezing phase挤出两个阶段，最终输出散列值。...1，将填充后的输入消息，按照r个bit为一组进行分割成若干个输入分组。现在要每个分组的r的比特，吸收进海绵中，然后挤出，如何进行？

1.5K30

深度学习在人脸检测中的应用 | CSDN 博文精选

但是往往通常给定最小人脸 a=40、或者 a=80，以这么大的输入训练 CNN 进行人脸检测不太现实，速度会很慢，并且下一次需求最小人脸 a=30*30 又要去重新训练，通常还会是 12×12 的输入，...剩余的窗口输入到 12-calibration-net 中调整大小和位置，以接近真实目标。接着输入到 NMS 中，消除高度重叠窗口。下面网络与上面类似。...为了检测不同大小的人脸，开始需要构建图像金字塔，先经过 PNet 模型，输出人脸类别和边界框（边界框的预测为了对特征图映射到原图的框平移和缩放得到更准确的框），将识别为人脸的框映射到原图框位置可以获取...ONet，跟 RNet 类似，关键点是为了在训练集有限情况下使模型更鲁棒。...权衡之后，将 Conv1, Pool1, Conv2 和 Pool2 的核大小分别设为 7x7,3x3,5x5,3x3。 使用 CReLU 来保证输出维度不变的情况下，减少卷积核数量。

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深度学习基础入门篇：模型调优，学习率设置（Warm Up、loss自适应衰减等），batch size调优技巧，基于方差放缩初始化方法。

1.学习率 学习率是训练神经网络的重要超参数之一，它代表在每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长，通常用 \eta 表示。它的大小决定网络学习速度的快慢。...这是因为如果输入空间和输出空间的方差差别较大，也就是说数据空间分布差异较大，那么在反向传播时可能会引起梯度消失或爆炸问题。...比如，当输入空间稀疏，输出空间稠密时，将在输出空间计算得到的误差反向传播给输入空间时，这个误差可能会显得微不足道，从而引起梯度消失。...而当输入空间稠密，输出空间稀疏时，将误差反向传播给输入空间，就可能会引起梯度爆炸，使得模型震荡。...通过上面的公式我们可以发现，输入 z_i 的方差和输出 y方差相差 n∗Var(W_i) 倍，也就是说输入信号在经过神经元后会被放大或缩小 n∗Var(W_i) 倍。

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深度学习基础入门篇：模型调优，学习率设置（Warm Up、loss自适应衰减等），batch size调优技巧，基于方差放缩初始化方法。

1.学习率学习率是训练神经网络的重要超参数之一，它代表在每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长，通常用$\eta$表示。它的大小决定网络学习速度的快慢。...这是因为如果输入空间和输出空间的方差差别较大，也就是说数据空间分布差异较大，那么在反向传播时可能会引起梯度消失或爆炸问题。...比如，当输入空间稀疏，输出空间稠密时，将在输出空间计算得到的误差反向传播给输入空间时，这个误差可能会显得微不足道，从而引起梯度消失。...而当输入空间稠密，输出空间稀疏时，将误差反向传播给输入空间，就可能会引起梯度爆炸，使得模型震荡。...通过上面的公式我们可以发现，输入 $z_i$的方差和输出 y方差相差 $n∗Var(W_i)$倍，也就是说输入信号在经过神经元后会被放大或缩小$n∗Var(W_i)$倍。

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