2023-03-31:给定一个字符串 s,返回 s 中不同的非空 回文子序列 个数,
为了进行聚合分析并确定每个操作的摊还代价,我们需要理解操作序列的性质,特别是代价的变化规律。根据题目描述,当操作的索引 i 是 2 的幂时(即 i = 2^k,其中 k 是非负整数),该操作的代价为 i;否则,代价为 1。
这是 LeetCode 上的「446. 等差数列划分 II - 子序列」,难度为「困难」。
在机器学习建模问题中,合适特征的构造对于模型的性能至关重要,看到很多同学介绍特征工程,包括特征的预处理和特征筛选等。
从 https://github.com/RulinShao/LightSeq 注意到这篇paper(https://arxiv.org/pdf/2310.03294.pdf),paper里面有一些比较有趣的发现并且这个paper的代码是基于Triton来实现的,所以激发了我阅读兴趣。我后续也会从源码的角度来解读这篇paper核心idea的代码实现,顺便学习下Triton。介于篇幅原因,这篇文章只读一下这篇paper,把握一下核心的Infra相关的idea。这篇paper应该还没有中会议,处于openreview阶段。
免疫球蛋白(IG)和T细胞受体(TR)在适应性免疫应答过程中起着关键的抗原识别作用。上一次我们介绍到tcR包:T细胞受体和免疫球蛋白数据进行高级分析和可视化(一)。今天小编继续为大家介绍分析T细胞受体库的R包:tcR包,可以对TR序列进行多样性评估、共享T细胞受体序列识别、基因usage统计计算等。
4.3 MIGO冻结物料 – 将非限制物料库存调拨到冻结物料 需要冻结物料以防止进一步使用。这意味着不能将库存用于后勤,系统会将库存从 MRP 计算中排除。 1. 在初始屏幕上,确保在屏幕左上
或许大家体验过抢红包,但如何对现实世界的业务场景进行抽象,形成软件系统的需求,进行建模与技术选型,这是有一套“方法论”的。来看看本文吧!
大型语言模型时代下,面对海量的文本数据,扩展序列长度已然成为一个关键问题。现有算法下,序列长度受限主要受模型表达能力、计算复杂度的影响。在此背景下,微软研究提出了一种Transformer变体:LONGNET,该架构将序列标记长度扩展到了10亿+,且并不会影响较短序列的性能。LONGNET的核心是扩展注意力,将计算复杂度从二次降低到线性。LONGNET可以用作分布式训练器,「跨多个GPU」设备并行训练序列。
Spatial heterogeneity of the T cell receptor repertoire reflects the mutational landscape in lung cancer
昨天通俗易懂的讲解了什么是HMM,没看的点这里。那么今天就来看看,具体理论是什么以及数学上怎么计算的呢?
自适应计算(adaptive computation)是指ML统根据环境变化调整其行为的能力。
注意力机制是非常优美而神奇的机制,在神经网络「信息过载」的今天,让 NN 学会只关注特定的部分,无疑会大幅度提升任务的效果与效率。借助注意力机制,神经机器翻译、预训练语言模型等任务获得了前所未有的提升。
翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | Shawn、周翔 当前 seq2seq (序列到序列)学习惯用的方法是,借助 RNN(循环神经网络)将输入序列转变为变长输出序列(variable length output sequence),而 FAIR (Facebook AI Research)则提出了一种完全基于 CNN (卷积神经网络)的架构。相比循环模型,其训练过程中所有元素的计算都可以完全并行化,GPU 硬件的性能可以得到更好的利用;而且,由于非线性的数量是固定的并且不受输入
本文介绍了一种用于对话的摘要生成方法,该方法利用强化学习从原始对话中提取关键信息并生成简洁的摘要。首先,通过编码器将原始对话转换为向量表示,然后使用解码器生成摘要。在训练过程中,使用强化学习中的策略网络来评估解码器生成的摘要的奖励,以优化摘要的生成。实验结果表明,该方法能够有效地从原始对话中提取关键信息并生成简洁的摘要,同时具有良好的泛化能力。
使用Python标准库struct序列化Python整数、实数、字节串时,需要使用struct模块的pack()函数把对象按指定的格式进行序列化,然后使用文件对象的write()方法将序列化的结果字节串写入以'wb'或'ab'模式打开的二进制文件。读取时需要使用文件对象的read()方法从以'rb'模式打开的二进制文件中读取指定数量的字节串,然后再使用struct模块的unpack()函数反序列化得到原来对象息。如果需要的话,可以使用calcsize()函数计算指定类型序列化时所需要的字节数量。标准库struct中常用的函数及功能下表所示。
本文介绍的是ICLR2020入选 Oral 论文《Reformer: The Efficient Transformer》,作者来自UC 伯克利和谷歌大脑。
项目中用的是Spark Structrued Streaming ,也就是Spark 2.0的新版Streaming,看官方文档也说过性能及实时性会比之前的Dstreaming好点,但是相关的资料相比Dstreaming实在是少很多,现在调优阶段很多都要参考Dstreaming的文章以及经验。
来源:DeepHub IMBA本文约1200字,建议阅读6分钟本文为你介绍神经网络的内存计算方法。 在微调GPT/BERT模型时,会经常遇到“ cuda out of memory”的情况。这是因为transformer是内存密集型的模型,并且内存要求也随序列长度而增加。所以如果能对模型的内存要求进行粗略的估计将有助于估计任务所需的资源。 如果你想直接看结果,可以跳到本文最后。不过在阅读本文前请记住所有神经网络都是通过反向传播的方法进行训练的, 这一点对于我们计算内存的占用十分重要。 total_me
今天给大家介绍的是来自华为诺亚方舟实验室发表在 arxiv 上的预印本《AntBO: Towards Real-World Automated Antibody Design with Combinatorial Bayesian Optimisation》。作者设计了一种组合贝叶斯优化框架 AntBO ,可实现抗体 CDRH3 区域的高效计算设计。并使用 Absolut! 软件套件对 AntBO 进行基准测试与评分。对 188 种抗原设计抗体的结果证明了 AntBO 在设计具有不同生物物理特性的 CDRH3 区域方面的优势。只需要不到 200 种蛋白质设计,AntBO 推荐的序列就可以优于从 690 万个CDRH3的实验数据库和常用遗传算法提取的最佳序列。
在深度学习领域,选择合适的模型架构对于任务的成功至关重要。卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和Transformer是三种经典的深度学习模型,本文将深入比较它们的优缺点,并为读者提供在不同场景下的选择建议。
为解决大模型(LLMs)在处理超长输入序列时遇到的内存限制问题,本文作者提出了一种新型架构:Infini-Transformer,它可以在有限内存条件下,让基于Transformer的大语言模型(LLMs)高效处理无限长的输入序列。实验结果表明:Infini-Transformer在长上下文语言建模任务上超越了基线模型,内存最高可节约114倍。
DeepSpeed有很多不错的功能:Training Overview and Features - DeepSpeed
今天给大家带来的是美团在CIKM2022上中稿的论文,重点关注于CTR预估中的超长用户行为序列建模。与SIM、ETA这类基于“检索”的建模范式不同,论文提出了一种简单而且有效的基于“采样”的建模范式。基于采样多个hash function和SimHash,弥补了基于“检索”的建模范式中信息缺失以及效果和效率难以平衡的缺点,极大降低计算复杂度的同时实现了在超长行为序列下类似target-attention的建模效果,一起来看一下。
LLM4CTR在训练推理中主要存在以下问题:LLM在处理长文本用户行为时的效率很低,随着用户序列的增长,LLM的效率无法对数十亿用户和商品进行训练。
选自arXiv 作者:Hanqing Zhao等 机器之心编译 参与:刘晓坤、李亚洲 排序一直是计算机科学中最为基础的算法之一,从简单的冒泡排序到高效的桶排序,我们已经开发了非常多的优秀方法。但随着机器学习的兴起与大数据的应用,简单的排序方法要求在大规模场景中有更高的稳定性与效率。中国科技大学和兰州大学等研究者提出了一种基于机器学习的排序算法,它能实现 O(N) 的时间复杂度,且可以在 GPU 和 TPU 上高效地实现并行计算。这篇论文在 Reddit 上也有所争议,我们也希望机器学习能在更多的基础算法上展
给定一个特殊的二进制序列 S,以字符串形式表示。定义一个操作 为首先选择 S 的两个连续且非空的特殊的子串,然后将它们交换。(两个子串为连续的当且仅当第一个子串的最后一个字符恰好为第二个子串的第一个字符的前一个字符。)
原文中陈述了很多具体的例子,而缺乏了一些Halton序列本身的说明,使用场景、以及与其他序列使用对比的差异,故在此处进行补充
免疫球蛋白(IG)和T细胞受体(TR)在适应性免疫应答过程中起着关键的抗原识别作用。今天小编为大家介绍一款分析T细胞受体库的R包:tcR包,可以对TR序列进行多样性评估、共享T细胞受体序列识别、基因usage统计计算等。
通过前向传播使用 Softmax 计算字典中各个单词出现的概率 输出字典中所有词的概率
Spark 性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。
原文:https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html
实验中,8项评测成绩提升,其中SQuAD的EM得分提高18%,CommonSenseQA提高8%,GSM8k中的推理任务也提高1%。
前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的。如果没有对Spark作业进行合
而能够只用1分钟看完一本数万字小说的Claude,其token数也不过“才”100k(10万)。
在微调GPT/BERT模型时,会经常遇到“ cuda out of memory”的情况。这是因为transformer是内存密集型的模型,并且内存要求也随序列长度而增加。所以如果能对模型的内存要求进行粗略的估计将有助于估计任务所需的资源。
本研究展示了一种新型Transformer的语言模型:Mixture-of-Depths Transformer,该模型能够动态地分配计算资源到输入序列的特定位置,而不是像传统模型那样均匀地分配计算资源。通过动态计算分配方式,可以在保持性能的同时显著提高模型速度,可比isoFLOP最优基线模型快66%!
原文链接:https://arxiv.org/pdf/2004.13139.pdf
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/645376942
Transformer现在是一种在各个领域被广泛使用的模型,包括NLP,CV,语音领域。随着这几年发展,一些Transformer的变体在以下几个方面进行改进:
最近我们被客户要求撰写关于深度学习循环神经网络RNN的研究报告,包括一些图形和统计输出。
假设A的元素构成(1, 2, ..., n)上的一个均匀随机排列,我们可以使用指示器随机变量来计算其中逆序对的数目期望。
█ 本文译自算法R&D,内核开发工程师 Devendra Kapadia 于2017年11月9日的博客文章: Limits without Limits in Version 11.2. 这是一个序
去年谷歌发布了Transformer,这是一种新的机器学习模型,在现有的机器翻译算法和其他语言理解方面取得了显著成功。在Transformer之前,大多数基于神经网络的机器翻译方法依赖于循环运算的递归神经网络(RNN),它使用循环(即每一步的输出都进入下一步)按顺序运行(例如,一个接一个地翻译句子中的单词)。虽然RNN在建模序列方面非常强大,但它们的顺序性意味着它们训练起来很慢,因为较长的句子需要更多的处理步骤,并且它们的重复结构也使得它们难以正确训练。
Controllable Multi-Interest Framework for Recommendation
目前,Video Pose Transformer(VPT)在基于视频的三维人体姿态估计领域取得了最领先的性能。近年来,这些 VPT 的计算量变得越来越大,这些巨大的计算量同时也限制了这个领域的进一步发展,对那些计算资源不足的研究者十分不友好。例如,训练一个 243 帧的 VPT 模型通常需要花费好几天的时间,严重拖慢了研究的进度,并成为了该领域亟待解决的一大痛点。
在对RDD进行算子时,要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复的计算,如下图所示:
对于分类模型,在建立好模型后,我们想对模型进行评价,常见的指标有混淆矩阵、F1值、KS曲线、ROC曲线、AUC面积等。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】用RMT模型提升Transformer类模型的脑容量,内存需求不变,输入序列可以无限长。 ChatGPT,或者说Transformer类的模型都有一个致命缺陷,就是太容易健忘,一旦输入序列的token超过上下文窗口阈值,后续输出的内容和前文逻辑就对不上了。 ChatGPT只能支持4000个token(约3000个词)的输入,即便最新发布的GPT-4也只支持最大32000的token窗口,如果继续加大输入序列长度,计算复杂度也会成二次方增长。 最近来
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