MoE 模型通过稀疏激活来扩大模型规模，但训练过程中路由网络的优化是一个挑战，因为它涉及到不可微分的离散目标。...现有解决方案: 讨论了现有的一些解决方案，如开关路由、top-k 专家选择路由和线性规划等。...预备知识 (Preliminaries) 稀疏激活 MoE: 解释了 Transformer 基础的 MoE 语言模型是如何工作的，以及如何通过路由网络计算路由权重。...高效专家合并: 通过因果分段路由策略，减少了合并操作的数量，并通过停止梯度操作防止信息泄露。 数据批处理: 通过相似性基础的数据批处理技术，鼓励了专家对不同领域或主题的专门化。...附录 (Appendix) 伪代码: 提供了因果分段路由策略的伪代码。 计算开销: 分析了 MoE 层与密集层相比的计算开销。 数据批处理细节: 描述了相似性基础数据批处理的具体实现方法。
我们知道，分段路由（SR）是一种源路由技术，它允许发送端选择数据传输的路径，并将路径编码为数据包头部的有序分段列表。...从数据平面的角度来看，我们可以使用MPLS标签来表示分段 ID（SID） 或带有分段路由头的 IPv6 地址。 接下来，我们将从数据平面的角度重点介绍控制平面和 MPLS 的 ISIS 。...图1 如果 R1 想要向 R6 发送数据包，它会在数据包顶部放置 R6 的节点标签（例如16006），沿途的每个路由器都会根据标签进行交换，直到数据包到达 R6 。...在 MPLS 架构中，SRGB 是一组保留的本地标签，用于将标签分配给全局分段，如路由器发起的节点 SID 。...备注： SR：Segment Routing （分段路由） SID：Segment ID （段ID） SRGB：分段路由全局块 参考文档可加入我们的星球获取： Segment_Routing_介绍中文版
目录 利用不确定性设计损失权重进行场景几何和语义多任务学习 理解递归神经网络中的泛化 分段线性激活实质上塑造了神经网络的损失平面 MT-BioNER：使用BERT结构的多任务学习模型进行医药领域的命名实体识别...作者从任务同质不确定性(homoscedastic uncertainty)的角度，利用简化的回归、分类模型，分析了多回归任务、回归+分类任务等多任务模型的目标函数，提出了利用数据集的分布信息来设计并训练权重的方法...本文介绍了分段线性激活函数是如何从根本上塑造神经网络损失平面的。我们首先证明了许多神经网络的损失平面具有无限的伪局部极小值，这些伪局部极小值被定义为经验风险比全局极小值更高的局部极小值。...我们的结果表明，分段线性激活网络与已被人们充分研究的线性神经网络有着本质区别。实践中，这一结果适用于大多数损失函数中任何具有任意深度和任意分段线性激活函数（不包括线性函数）的神经网络。...本质上，基本假设与大多数实际情况是一致的，即输出层比任何隐藏层都窄。此外，利用不可微分的边界将具有分段线性激活的神经网络的损失平面分割成多个光滑的多线性单元。
HttpContext对象表示的上下文中进行，所以上面我们所说的HttpHandler从编程的角度来讲体现为一个RequestDelegate的委托对象，因此所谓的“路由注册”就是注册一组具有相同默认的请求路径与对应...由于RouterMiddleware中间件在进行路由解析的过程中需要使用到一些服务，我们调用WebHostBuilder的ConfigureServices方法注册的就是这些服务。...，同时还要求携带的数据满足对应路由参数的约束条件。....Build() 7: .Run(); 四、特殊的路由参数 一个URL可以通过分隔符“/”划分为多个路径分段（Segment），路由模板中定义的路由参数一般来说会占据某个独立的分段...不过也有特例，我们即可以在一个单独的路径分段中定义多个路由参数，同样也可以让一个路由参数跨越对个连续的路径分段。 我们先来介绍在一个独立的路径分段中定义多个路由参数的情况。
由于RouterMiddleware中间件在进行路由解析的过程中需要使用到一些服务，我们调用WebHostBuilder的ConfigureServices方法注册的就是这些服务。...，同时还要求携带的数据满足对应路由参数的约束条件。....Build() 7: .Run(); 四、特殊的路由参数 一个URL可以通过分隔符“/”划分为多个路径分段（Segment），路由模板中定义的路由参数一般来说会占据某个独立的分段...不过也有特例，我们即可以在一个单独的路径分段中定义多个路由参数，同样也可以让一个路由参数跨越对个连续的路径分段。 我们先来介绍在一个独立的路径分段中定义多个路由参数的情况。...对于上面设计的这个URL来说，我们采用“.”作为日期分隔符，如果我们采用“/”作为日期分隔符（比如“2016/11/11”），这个路由默认应该如何定义呢？
【文章链接】：借助AI助手如何高效排查SQL问题 推荐理由：这篇文章是由 努力的小雨 撰写的，文章分享如何利用AI助手快速定位并解决SQL排错问题，通过AI代码助手，提高效率，节省调试时间。...● 标记：标记字段中的DF（不分段）和MF（更多分段）位用于控制IP数据报的分段行为：DF位设置为1表示不允许分段，而MF位设置为0表示当前数据报没有更多分段或未进行分段。...跳数表示到达目标设备需要经过路由器的个数。 ● 协议：表示接收数据载荷的协议，常见协议有ICMP:1,TCP:6,UDP:17。...填充字段可以提供一些额外的0，从而保证整个报头的长度必须是32位的整倍数。 ● IP数据载荷：属于实际传输的数据，可以承载如TCP段或UDP数据报等上层协议的数据。...● 路由选择头部（Routing Header）：用于指定数据包的路由路径。 ● 分段头部（Fragment Header）：用于支持数据包的分片和重组。
机器之心报道 编辑：赵阳 语言模型究竟是如何感知时间的？如何利用语言模型对时间的感知来更好地控制输出甚至了解我们的大脑？最近，来自华盛顿大学和艾伦人工智能研究所的一项研究提供了一些见解。...如果在开始训练模型时设置一些约束条件，强制对隐空间中的概念和时间进行更好的聚类，那么这种方法很可能会带来更强的结果。 另一个可能会有趣的探索是通过观察模型的激活情况来了解对应的时间段。...论文中依靠模型从 prompt 中「找出」时间和概念，并激活正确的部分。如果加入一些模块也许会有意想不到的效果，比如类似于 MoE 风格的路由。...同样，在 4.2 节中，本文还表明，年度和月度中的时间退化问题与时间向量之间的角度密切相关。 本文利用这种时间向量结构来引导模型，使其更好地覆盖新的时间段的数据。...为了证实这些结果，本文在每个数据集的每个年度分段上对 T5-small、T5-large 和 T5-3b 进行了微调。然后，在测试数据的每个其他时间分段上对这些经过调整的模型进行评估。
下图就是一些我们经常使用的激活函数，从这些激活函数的图像可以看出它们有的是局部线性的有的是非线性的，有的是一个函数表达式下来的，有的是分段的。但其表达式好像都不是很常见，给人一种应凑的感觉有没有？...总之Relu的变体一直增多，难道就不能换个花样吗？难道激活函数就得是分段函数去凑吗？ ?...，那效果如何呢？...对于未来的工作有几个令人兴奋的途径，包括探索其他类型的反问题以及在隐式神经表示之外的领域的应用。 一些思考： 正弦周期函数在隐式神经表示领域中是最好的一簇激活函数吗？...那智能又体现在哪里的？智能都是人类赋予机器的，机器只是来满足我们的人类的各种需要而已，从这个角度来说，只要机器能更高效更省电地完成任务不就得了，还要什么自行车？
您的网络将具有一个默认路由，该默认路由将是路由器，因此您绝对希望将其排除在DHCP池之外。您可能还会遇到其他需要静态IP的设备，因此最好将这些设备的排除的IP在DHCP池中设置一个较小范围较。...例如，我看到了各种需要静态IP的警报和安全设备，因此我只提供排除范围内的IP。 这是用于工作站和笔记本电脑的数据VLAN的屏幕截图，其中排除了10.2.10.1至10.2.10.10。...下面的一些链接，是使用Powershell管理其他的一些服务。 资料来源 https://docs.microsoft.com/zh-cn/powershell/module/dhcpserver/?...但是，在配置DHCP作用域时，它有助于对网络有一些基本的了解。 您不想为所有设备只有一个大的DHCP池，而是应将设备分段到单独的网络中。这也取决于网络的大小，如果网络较小，则网络分段不是那么重要。...以下是如何细分网络流量的示例。
对于 IPv6，使用新的 getaddrinfo() API 以仅获取 IPv6 或获取 IPv4 和 IPv6 地址（在应用选择上）。...对于 IPv6，用于逆向查找的域为 ip6.arpa，如果找不到，那么会使用 ip6.int。（请参阅 API getnameinfo() － 获取套接字地址的名称信息，以获取详细信息。）...同样支持 IPv6。 片段 如果一个信息包对于要传送它的下一链路来说太大，那么可由发送方（主机或路由器）对其分段。 对于 IPv6，只能在源节点进行分段，且只能在目标节点完成重新装配。...IPv6 报头没有选项。而 IPv6 添加了附加（可选）的扩展报头。扩展报头包括 AH 和 ESP（和 IPv4 的一样）、逐跳扩展、路由、分段和目标。目前，IPv6 支持一些扩展报头。...也就是说，IPv6 不会在低于此极限时对信息包分段。要通过字节数小于 1280 的 MTU 链路发送 IPv6，链路层必须以透明方式对 IPv6 信息包进行分段及合并。
论文视频简介 相关工作 AI 科技评论近期也有多篇文章从不同角度探讨了深度神经网络的可解释性。总的来说，现有的三种解释方法都有各自的问题。...这篇论文研究了以分段线性函数为激活函数的分段线性神经网络（Piecewise Linear Neural Network， PLNN）。分段线性函数在不同的定义域区间内对应不同的线性函数。...经典的 MaxOut 、ReLU 以及 ReLU 的一些变体都是分段线性函数。...从微分学的角度来看，只要分段数目足够多，连续光滑的 sigmoid 、tanh 等激活函数也都可以用分段线性函数来无限逼近。...图 6: OpenBox 和 LIME 在 FMNIST-2 数据集上的准确性（Exactness）和一致性（Consistency） 首先，作者们通过比较 LIME、OpenBox（模型 M）和 PLNN
比如CNN对旋转没有不变性（即旋转后的图片和原图CNN认为是不一样的），我们平时是采用数据增强方式让达到类似意义上的旋转不变性（CNN记住了某图片的各种角度，但要是有个新的旋转角度，CNN仍会出问题）。...第二层PrimaryCaps层的获取: 从普通卷积层构建成Capsule结构的PrimaryCaps层，用了256×32×8个9×9的卷积核，步幅为2，32×8个bias，得到32×8×6×6的张量输出...而论文中没提及到此处需要加上动态路由过程，导致一些研究人员复现的代码是直接将输出经过Squashing函数进行更新输出（部分复现者已在复现代码中添加了动态路由过程）。...实验结果 采用MNIST数据集进行分类预测： 在此之前，一些研究者使用或不使用集成+数据增强，测试集错误率分别为0.21%和0.57%。...由于涉及到Capsule的卷积操作，此处先定义一些概念，以ConvCaps1层为例子，在ConvCaps1层中： 含有C个channel，每个channel含有6*6=36个capsule。
如果读者还有疑虑的地方，有关IPv4和IPv6的内容将在下一节详细讲到。 5.5.3 数据包分段 在网络层传送数据包的过程中，还会遇到各种各样的具体问题。以下是数据包分段技术的描述、使用原因应用。...应用：路径MTU发现（path MTU discovery） 路径MTU发现技术被用来解决数据包分段过程中产生的一些缺点。...你终于读到了整个网络层的最后一节。在之前的内容里，我们讲解了网络层是如何把不同的底层网络连接起来，并使用路由算法寻找到一条合适的数据发送路线的。...我们还是使用之前的例子。假如1号路由器收到一个入境数据包，上面的目标地址表示这个包需要发送到128.208.2.151处，1号路由器该如何决定到底是发向2号、3号还是4号路由器呢？...，BGP解决的是域间的路由问题 域内与域间问题的一个明显区别是：域内路由只需要考虑如何把数据包发送给接收方，而域间则需要同时考虑政治方面的因素 最后需要知道，BGP是距离矢量协议的一种形式（或者说，使用了距离矢量路由
这些成功通过许多有效的“技巧”实现甚至超越，例如不同的优化算法，参数调优方法，初始化方法，架构设计，损失函数，数据增强，等等。 目前对深度学习的理论认识还远远不足以对实践者遇到的困难进行严谨的分析。...失败的原因是更小的一些问题，与梯度的信息量，信噪比，条件化等有关。所有代码可以在线获取。 从论文的第2节开始，我们讨论一类简单的学习问题。...我们从问题的条件数的角度分析了两种架构进行梯度下降优化所需的运行时间。我们进一步表明，条件化技术可以产生额外的数量级的加速。...在使用这种激活函数时，需要非常小心，并且应用许多启发式技巧来初始化其激活的非平坦区间的网络权重。在这里，我们展示了通过使用不同的更新规则，可以有效解决学习问题。...预处理的SGD） 第二部分 扁平激活 由于饱和激活（saturating activation）带来的梯度消失（例如，在RNN中）优化中的难题近似光滑。
URG：紧急指针(urgent pointer)有效，置为 1 时，说明数据段的优先数据传输特性已经被激活，且紧急指针字段有效。...该字段第一位不使用，第二位是 DF 位，DF 位设为1 时表明路由器不能对该上层数据包分段。如果一个上层数据包无法在不分段的情况下进行转发，则路由器会丢弃该上层数据包并返回一个错误信息。...第三位是MF位，当路由器对一个上层数据包分段，则路由器会在除了最后一个分段的 IP 包的包头中将 MF 位设为1。 分段偏移（Fragment Offset）：长度 13 比特。...加密密钥如何在通信双方之间进行传输？ 数据格式：通信数据在数据包中如何排列？数据到达接收设备时以什么样的顺序进行处理？ 错误检测与校正：当数据包花了太长的时间才到达目的地时如何处理？...然而，它们可能并不支持一些非传统协议或新协议（如IPv6、SMBv2、SIP等）。在选择一款嗅探器时，需要确保它能够支持你所要用到的协议。
本文将会介绍SDDC体系架构中的网络安全性，将介绍微分段、可视化、可扩展策略和自动化的概念，以佐证所有基础设施虚拟化时安全性的演变。 ? 首先来看企业IT安全性的变化，如何适应现代软件定义的架构。...数据中心的安全性通常由个别专用设备组成，数据通过这些设备进行过滤，从而扫描恶意行为。单独配置其他网络设备，如路由器和交换机，将进一步硬化网络。...SDN的优势在于软件，而不是硬件，是控制网络路由和策略的方式。因此，整个数据中心可以以任意数量的方式进行逻辑分段。微分段将数据中心网络分解为逻辑部分，然后可以基于类似的安全策略将这些分段组合在一起。...SDDC的架构模式使得这一切成为可能，从网络的角度来看，可以自动阻止或隔离恶意活动以进行其他安全扫描。...此外，影响网络功能的任何恶意行为如拒绝服务攻击等，可以通过在数据中心内的未受影响的网络链路重新路由加以处理。 软件定义的技术可以显著简化数据中心内安全事件的部署、管理和故障排除。
与交换机不同，这些设备直接包含敏感数据，而获取这些数据的原因可能是攻击者的目标，而不仅仅是摆脱分段的方法。”...方案1-中断网络分段 在这里，攻击者可以使用CDP漏洞来破坏网络分段。交换机和路由器通常被视为公司网络上的隐形设备，可以有效地将位置和设备彼此连接，同时还可以充当流量警察。...但是，从攻击者的角度来看，它们是有价值的资产，因为它们包含对所有网络段的访问权限，并且位于数据泄露的主要位置。 更糟的是，交换机负责解析和处理许多它们独有的第2层协议，并且代表了很少探索的攻击面。...为了提高攻击强度，攻击者需要找到一种方法来横向移动到可能包含更敏感数据的其他段。突破分段的一种方法是将攻击者连接到的网络设备（交换机）作为目标。...与交换机不同，这些设备直接保存敏感数据，接管这些数据的原因可能是攻击者的目标，而不仅仅是突破分段的方法。 IP电话受一个独特的漏洞的影响-类似于Armis在URGENT / 11中看到的一个漏洞。
ILSVRC-2010 的测试数据的真值标签是可以得到的，所以本文的大多数实验在该数据集上进行。结果主要以 top-1 and top-5 来衡量。...从SGD训练的角度分析，sigmoid or tanh 都会面临 gradient vanshing 问题，这是由于这sigmoid函数的偏导只有在-4到+4之间有比较大的值，再大或者小则梯度接近0。...因为其分段线性性质，导致其前传，后传，求导都是分段线性。...这里我们采用了 dropout, 就是随机的冻结一些神经元，不让这些冻结神经元参与网络的前向计算和后向传播。这样做可以提高网络的泛化能力，减轻系统过拟合。 ?...5 Details of learning 这里主要介绍的是学习的一些细节，参数设置等。 6 Results ?
接下来，激活向量的方向编码对象的实例化参数，例如在这个情况下，对象的旋转，但也可能是它的厚度，它是如何拉伸或倾斜的，它的确切位置（可能有轻微的翻转），等等。...最后，按同意协议路由帮助解析那些有重叠对象的拥挤场景（我们将在几个幻灯片中看到）。 但是首先，让我们看看协议是如何在胶囊网络中实现的。 ?...这种约束的行为有点像正则化：它减少了过度拟合的风险，有助于模型泛化到新的实例。 ? 就这样，你知道一个胶囊网络是如何工作的，以及如何去训练它。接下来，让我们看看论文中展示的一些有趣的结果。...这是文中的图1，展示了对于MNIST数据集的完全胶囊网络。你可以看到前两个正则卷积层，其输出被重新构建和压缩，以获得主胶囊的激活向量。...激活向可解释性也比较好。最后，这是Hinton大神的idea，前瞻性是毋庸置疑的. ? 然而，该网络有一些缺点：首先，如前面所提到在CIFAR10数据集上的准确性还不高。
这些成功通过许多有效的“技巧”实现甚至超越，例如不同的优化算法，参数调优方法，初始化方法，架构设计，损失函数，数据增强，等等。 目前对深度学习的理论认识还远远不足以对实践者遇到的困难进行严谨的分析。...失败的原因是更小的一些问题，与梯度的信息量，信噪比，条件化等有关。所有代码可以在线获取。 从论文的第2节开始，我们讨论一类简单的学习问题。...我们从问题的条件数的角度分析了两种架构进行梯度下降优化所需的运行时间。我们进一步表明，条件化技术可以产生额外的数量级的加速。...在使用这种激活函数时，需要非常小心，并且应用许多启发式技巧来初始化其激活的非平坦区间的网络权重。在这里，我们展示了通过使用不同的更新规则，可以有效解决学习问题。...给出一个分段线性曲线的表示，并给出分段线性曲线Y值的向量，我希望你给我求曲线的参数 a 和 θ。 ? 第一个尝试：深度自编码器（Deep AutoEncoder） 第一个尝试是使用深度自编码器。
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