对于目前基于神经网络的序列模型，很重要的一个任务就是从序列模型中采样。比如解码时我们希望能产生多个不一样的结果，而传统的解码算法只能产生相似的结果。...本文回顾了一系列常用的序列模型采样方法，包括基于蒙特卡洛的随机采样和随机束搜索，以及最近提出的基于Gumbel-Top-K的随机束搜索。表1展示了这三种方法各自的优缺点。...不同采样方法对比 序列模型中的束搜索 在此之前，我们首先回顾一下束搜索。...图4 束搜索最终结果 序列模型中的随机采样 从序列模型中采集多个样本有两种经典的方法：基于蒙特卡洛的随机采样和基于蒙特卡洛的束搜索。...基于蒙特卡洛的随机采样 在序列模型中采样的最简单方法就是在贪婪搜索的基础上，在每一步挑选下一个词的时候不是根据它们相应的得分而是根据模型输出的下一个词分布来随机选取一个，这样重复到固定长度或者挑选到句子结束符时停止
Curran Associates Inc. 2013:3111-3119. skip-gram 模型可以构造一个监督学习任务，把上下文映射到目标词上，以学习一个实用的词嵌入，但是他的缺点是 softmax...本节将会介绍了一个经过优化的学习问题叫做 负采样，其能够做到和 skip-gram 相似的功能但是使用起来更加高效。...对于每个正样本都有 K 个负样本来训练一个类似 logisitic 回归的模型。...此算法被称为 负采样 ， 因为在挑选一个 正样本 的同时，随机生成 K 个负样本 负样本采样方法 仅考虑单词在 语料库 中出现的频率，会导致负样本中 the, of, and ......等介词出现的频率过高 仅考虑单词在 词汇表 中出现的频率，即在 词汇表 中随机采样，分母是词汇表中的总词数，这样采样十分没有代表性。 论文提出采样公式为: 其中 表示单词在语料库中的词频。
对于传统的全卷积网络FCN，输出是通过高比率（32×,16×和8×倍）的上采样获得的，这可能引起粗分割输出结果（标签图）。在DeconvNet中，最终的输出标签是通过逐渐进行的反卷积和上池化获得的。...本文涉及的内容 上池化和反卷积 实例分割 两阶段训练 模型结果 1.上采样和反卷积 以下是DeconvNet的整体架构： ?...Pooling过程（左），模型记住位置信息，在Unpooling期间使用位置信息（右） 要执行上池化，我们需要记住执行最大池时每个最大激活值的位置，如上所示。...（c）是上池化后的输出，依此顺序类推。我们可以在（j）中看到自行车的标签图可以在最后的224×224 反卷积层重建，这表明学习特征的这些卷积核可以捕获类特定的形状信息。 ?...不使用区域提议Region Proposals的语义分割任务的不好的例子 如上所示，基本上大于或小于感受野的物体可能被模型给碎片化分割或贴上错误的标签。像素较小的目标经常被忽略并归类为背景。
5.1 循环序列模型 “吴恩达老师课程原地址[1] 1.7 对新序列采样 基于词汇进行采样模型 在训练完一个模型之后你想要知道模型学到了什么，一种非正式的方法就是进行一次新序列采样。...一个序列模型模拟了任意特定单词序列的概率，对新序列采样即是对概率分布进行采样来生成一个新的单词序列。 假设你的 RNN 训练模型为: ?...对于新序列进行采样第一步即是对想要模型生成的第一个词进行采样 设置 从而得到所有可能的输出结果 , 是经过 softmax 层后得到的概率，然后根据经过 softmax 层后得到的分布进行随机采样...优点与缺点 缺点是使用字符进行采样的模型会得到很多很长的序列 因为一句话中的英文单词仅有几十个，但是字符的长度却有很多个，这样使得 RNN 的长度过大，使得其不可以捕捉长范围的关系，而且训练起来计算成本比较高昂...Note 是具有一样的维度的向量，其中维度和隐藏层的激活值的个数相等。 完整 GRU ?
向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 上采样与上池化 图示理解，使用三张图进行说明： 图（a）表示UnPooling的过程，特点是在Maxpooling...从图中即可看到两者结果的不同。 简单来说：上采样指的是任何可以让你的图像变成更高分辨率的技术。...最简单的方式是重采样和插值：将输入图片进行rescale到一个想要的尺寸，而且计算每个点的像素点，使用如***双线性插值***等插值方法对其余点进行插值来完成上采样过程。...在FCN、U-net等网络结构中，我们见识到了上采样这个东西。 图（c）为反卷积的过程，反卷积是卷积的逆过程，又称作转置卷积。...附录 反卷积(Deconvolution)、上采样(UNSampling)与上池化(UnPooling)、可视化代码： https://github.com/heuritech/convnets-keras
代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https:...//www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现（sigmoid、softmax、tanh、relu、leakyrelu、elu、selu、softplus...www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713081.html 损失函数定义（均方误差、交叉熵损失）：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713198.html 优化器的实现...：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713930.html 全连接层实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12720017....html 批量归一化层实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12720211.html 池化层实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou
作者：十方 推荐模型中双塔模型早已经普及.一个塔学用户表达.一个塔学item表达.很多双塔模型用各种各样的in-batch负采样策略.十方也是如此.往往使用比较大的batchsize,效果会比较好,但是由于内存限制...loss最典型的就是用sampled softmax: 提升训练效率，最好使的就是batch内负采样了，如下图(a)所示。...接下来就要说到cross-batch negative sampling，这个方法可以解决in-batch负采样中，存在batch size受到gpu显存大小，从而影响模型效果。...在训练过程中，我们往往认为过去训练过的mini-batches是无用废弃的，论文中则认为这些信息可以反复利用在当前负采样中因为encoder逐渐趋于稳定。...实验 对比不同采样策略下的表现: 以及在不同模型下验证集的召回和NDCG曲线: 同时论文还对比了M大小/负样本数对效果的影响:
Top-k Top-k是一种采样策略，能在不过多牺牲模型响应多样性的情况下减少计算负载。回想一下，为了计算所有可能值的概率分布，需要使用softmax层。...停止条件 自回归语言模型通过逐个生成词元来生成词元序列。较长的输出序列需要更多时间和计算资源（金钱），有时会让用户感到厌烦。因此，我们可能需要为模型设置一个停止生成序列的条件。...用公式可以表示为： 记住，在对数扩展上处理概率更为容易。乘积的对数等于对数之和，因此词元序列的对数概率是序列中所有词元的对数概率之和。...这就是谷歌在MMLU（多项选择题基准）上评估Gemini模型性能时采用的方法。他们为每个问题采样了32个输出。...以下内容是我的个人见解，可能存在错误，欢迎反馈和指正！ 总的来说，为生成一个词元，模型会在满足约束条件的值中采样。
Django模型层的字段类型Django模型层的字段类型决定了数据库中字段的数据类型。在Django中，每个模型都是由字段构成的。这些字段描述了模型的属性，并指定了它们在数据库中的数据类型。...is_published = models.BooleanField(default=False)ForeignKeyForeignKey是一个存储其他模型的主键的字段类型。...它指定了该字段引用的另一个模型的名称。...models.CASCADE) class Author(models.Model): name = models.CharField(max_length=100) # ...在这个例子中，Article模型中的...author字段是一个ForeignKey，它引用了另一个模型Author的主键。
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。...在创建时间序列可视化时，通常需要以不同的频率显示数据。重新采样够调整绘图中的细节水平。 许多机器学习模型都需要具有一致时间间隔的数据。在为模型训练准备时间序列数据时，重采样是必不可少的。...这可以是增加粒度(上采样)或减少粒度(下采样)。 选择重新采样方法。常用的方法包括平均、求和或使用插值技术来填补数据中的空白。 在上采样时，可能会遇到原始时间戳之间缺少数据点的情况。...Pandas中的resample()方法 resample可以同时操作Pandas Series和DataFrame对象。它用于执行聚合、转换或时间序列数据的下采样和上采样等操作。...在时间序列数据分析中，上采样和下采样是用来操纵数据观测频率的技术。
之前介绍了DGL这个框架，以及如何使用DGL编写一个GCN模型，用在学术数据集上，这样的模型是workable的。...DGL采用了和GraphSAGE类似的邻居采样策略，通过构建计算子图缩小了每次计算的图规模，这篇博文将会介绍DGL提供的采样模型。 ?...具体实现 在具体实现中，采样和计算是两个独立的模型，也就是说，我们通过采样获得子图，再将这个子图输入到标准的GCN模型中训练，这种解耦合的方式使模型变得非常灵活，因为我们可以对采样的方式进行定制，比如Stochastic...通过 估计 期望的近似值 可以表示为： 具体到我们的场景上， 是某次采样节点邻居的聚合， 是该节点所有邻居的聚合。...这种采样-计算分离的模型基本是目前所有图神经网络计算大图时所采用的策略。
序列化协议对应于 TCP/IP 4 层模型的应用层。 TCP/IP 4 层模型是一种网络通信架构，由四个层次组成：物理层、数据链路层、网络层和应用层。每一层都有不同的功能和责任。...物理层负责传输比特流，处理硬件设备之间的电信号传输。 数据链路层负责将比特流转换为帧，并在相邻节点之间传输数据。...网络层负责将数据包从源主机发送到目标主机，通过 IP 地址进行路由选择。 应用层负责提供各种应用程序所需的服务和协议，如 HTTP、FTP、SMTP 等。...序列化协议是在应用层上实现的，它定义了对象如何被编码为字节流以便在网络上传输或存储，并且还定义了如何将字节流解码为原始对象。常见的序列化协议有 JSON、XML、Protobuf 等。
上采样、反卷积、上池化概念区别 通过卷积和池化等技术可以将图像进行降维，因此，一些研究人员也想办法恢复原分辨率大小的图像，特别是在语义分割领域应用很成熟。...目录 一 Upsampling（上采样） 二 上池化 三 反卷积 四 一些反卷积的论文截图 01 Upsampling（上采样） 在FCN、U-net等网络结构中，涉及到了上采样。...上采样概念：上采样指的是任何可以让图像变成更高分辨率的技术。...最简单的方式是重采样和插值：将输入图片进行rescale到一个想要的尺寸，而且计算每个点的像素点，使用如双线性插值等插值方法对其余点进行插值来完成上采样过程。 ?...第一幅图中右边4*4矩阵，用了四种颜色的正方形框分割为四个区域，每一个区域内的内容是直接复制上采样前的对应信息。
在 Python 的 socket 编程中，Pass 错误并不是一种标准的错误类型。...为了更好地帮助大家理解和调试 socket 相关的错误，我将分几种常见的错误场景来讨论，并提供解决方案：背景正在编写一个通用的Client-Server socket程序，其中Client向Server...但是，如果在执行命令时发生错误，需要能够通知Client错误。知道可以发送字符串“ERROR”或可能是-1之类的字符串，但这些字符串也可能是命令输出的一部分。...有没有更好的方法通过socket发送错误或异常。解决方法使用错误代码此方法适用于需要将错误代码发送到客户端并在客户端中使用该代码来确定错误情况的情况。...使用 pass 忽略错误会隐藏潜在的问题。要有效调试：确保正确处理所有可能的异常。不要使用 pass 忽略重要的错误信息。打印或记录详细的错误信息，便于诊断问题。
近几年来，随着深度学习的发展，双塔模型常用来用做召回阶段的模型，双塔模型的一般结构如下： 可以看到，双塔模型两侧分别对{用户，上下文} 和 {物品} 进行建模，并在最后一层计算二者的内积。...对于每一个正样本，需要随机采样一些负样本，当物品数量十分巨大的时候，上述结构的双塔模型很难得到充分训练。 那么如何对双塔模型进行一定的改进呢？...但是这种做法存在的缺点就是会因为随机采样偏差而导致模型效果不好。对于热门物品来说，由于采样到的概率非常高，当作负样本的次数也会相应变多，热门物品会被“过度惩罚”。...那么此时，softmax计算公式变为： 而batch的损失函数计算如下： 好了，整个的双塔模型训练过程再来回顾一下： 上图中采样概率的预估算法，就是我们下一节要介绍的内容。...那么，A[h(y)]记录上一次物品y被采样到的训练时刻，B[h(y)]记录物品y采样的预估频率（这里频率的意思是预估每过多少步可以被采样到一次，那么倒数就是预估被采样到的概率）。
为了加速扩散模型的采样，许多研究者从硬件优化的角度出发，例如 Google 使用 JAX 语言将模型编译运行在 TPU 上，OneFlow 团队 [1] 使用自研编译器将 Stable Diffusion...事实上，这些工作的核心驱动力都来自于清华大学朱军教授带领的 TSAIL 团队所提出的DPM-Solver，一种针对于扩散模型特殊设计的高效求解器：该算法无需任何额外训练，同时适用于离散时间与连续时间的扩散模型...在 Stable Diffusion 上，25 步的 DPM-Solver 就可以获得优于 50 步 PNDM 的采样质量，因此采样速度直接翻倍！...引入的额外计算量完全可以忽略，即对于步数的加速效果直接正比于时间上的加速效果——因此，基于 25 步的 DPM-Solver，Stable-Diffusion 模型的采样速度直接翻倍！...例如，下图展示了不同采样算法在 Stable-Diffusion 上随着步数变化的效果，可见 DPM-Solver 在 10 到 15 步就可以获得非常高质量的采样： 使用 DPM-Solver DPM-Solver
PCIe的OSI模型与事务层概述 PCIe协议定义了三层结构，分别是：物理层、数据链路层、事务层，每个层次按照协议中规定的内容，完成相应的数据处理功能，各层都分为发送和接收两功能块。 ?...在Xilinx芯片内部集成有PCIe硬核端点模块，能够自动完成数据链路层和物理层的数据处理，采用该方法时，用户只需要设计事务层的逻辑电路，完成事务层包（TLP）的处理即可。...因为事务层在FPGA应用中是需要用户设计参与的，所以掌握事务层的相关知识非常重要，请保持一点耐心，本系列的最后会分析几个PCIe工程应用。...PCIe事务层作用 事务层的作用是产生TLP包，接收PCIe设备核心层的数据请求，并将其转换为PCIe总线事务，PCIe总线使用的这些总线事务在TLP头中被定义，如存储器读写、IO读写、配置读写总线事务...一般Digest段由IP核填充，所以PCIe的处理在用户层表现为处理层TLP中的头标和数据段。
TCP/IP的七层模型 应用层 (Application)： 网络服务与最终用户的一个接口。...（在五层模型里面已经合并到了应用层） 格式有，JPEG、ASCll、DECOIC、加密格式等 会话层（Session Layer）： 建立、管理、终止会话。...（在五层模型里面已经合并到了应用层） 对应主机进程，指本地主机与远程主机正在进行的会话 传输层 (Transport)： 定义传输数据的协议端口号，以及流控和差错校验。...（由底层网络定义协议） 将比特组合成字节进而组合成帧，用MAC地址访问介质，错误发现但不能纠正 物理层（Physical Layer）： 是计算机网络OSI模型中最低的一层 物理层规定:为传输数据所需要的物理链路创建...局域网与广域网皆属第1、2层 物理层是OSI的第一层，它虽然处于最底层，却是整个开放系统的基础 物理层为设备之间的数据通信提供传输媒体及互连设备，为数据传输提供可靠的环境 如果您想要用尽量少的词来记住这个第一层
作者：炼丹笔记 在实践中，采样是非常重要的，本质上它是利用少量的样本来近似总体的分布，从特定的分布中抽取相应样本的过程。...同时，不仅是推荐、搜索、广告实际中需要，任何机器学习模型，这都是一个不得不去重视的知识点。 常见的采样方法 01 高斯分布采样 高斯分布（正态分布）的采样方法有逆变换法、拒绝采样法等。...其中构造马尔科夫链是该采样法的核心，根据构造方法的不同，对应不同的采样方法； 从任一初始状态，沿着马尔科夫链进行状态转移； 得到收敛于目标分布的状态转移序列的一系列样本； 03 概率图采样方法...，看上去模型的效果变差了，带来了非常多错误的结论。...03 训练数据采样 数据采样：因为大模型这块数据量非常大，很多时候数据经过各种merge操作之后，都可以达到上PB级别，所以模型的训练经常需要有合理的采样策略；而目前最为常见的采样策略是基于随机的，基于启发式的
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame # 生成时间索引的Series序列 t = pd.date_range...27 1.515246 2019-12-28 -0.622776 2019-12-29 0.609221 Freq: D, Length: 363, dtype: float64 # 采样月份数据...(将值放进新的Series，但pd实现了一个更方便的方法) s1['2019-01'].mean() 0.05791979036590383 # pd实现了时间采样(天数据->月数据) s_m1 =...28 23:00:00 0.609221 2019-12-29 00:00:00 0.609221 Freq: H, Length: 8689, dtype: float64 模拟构建时间序列图...# 画图 import matplotlib.pyplot as plt plt.show() # 改成每周采样 week_df = DataFrame() week_df['AL'] = df['AL
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
