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微软让MoE长出多个头,大幅提升专家激活率

一是专家激活率低 —— 也就是搞不好会出现下图这种情况: 具体来说,就是在优化时只有一小部分专家会被激活,如图 1a 所示(8.33% 的激活率),这会导致在学习应对复杂任务的大量专家时,会出现性能次优和效果不佳的问题...近日,微软研究院和清华大学提出了多头混合专家(MH-MoE)。顾名思义,MH-MoE 采用了多头机制,可将每个输入 token 分成多个子 token。...可以看到,当输入单个 token 时,MH-MoE 会将其分成 4 个子 token,进而激活 4 个专家,而 SMoE 仅激活 1 个专家。...MH-MoE 的具有以下优势: 专家激活率更高且扩展性更好。...分析 专家激活分析 最后该团队还通过可视化分析等方法对 MH-MoE 进行了分析。 图 5 给出了 X-MoE 和 MH-MoE 中专家激活的分布情况。

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    linux激活环境变量_Pycharm激活

    localhost6 localhost6.localdomain6 172.25.254.250 content.example.com 0.0.0.0 account.jetbrains.com 2.激活.../pycharm.sh 选择激活码激活(Activate code) EB101IWSWD-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...注意:(目前这个激活码只能维持到2018年10月份。) 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。

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    激活函数

    产生背景深度学习模型中其它的层都是线性的函数拟合,即便是用很深的网络去拟合,其还是避免不了线性的特性,无法进行非线性建模,而加入非线性激活函数单元,当线性函数的输出层经过非线性激活单元的时候,其输出呈现一种非线性的变化...常用的激活函数Sigmoid 函数图片该函数可以将实数压缩到开区间(0,1), 一般用在二分类任务的输出.当x很大或者很小时,该函数处于饱和状态。...-1, 1), 导数最大虽然有所缓解, 但是依然不可避免梯度消失问题图片ReLU函数线性整流函数(Rectified Linear Unit, ReLU),又称修正线性单元,是一种人工神经网络中常用的激活函数...图片LeakyReLU函数ReLU的一个变体, 解决Relu负数是导数为0问题, 一般用在神经网络中间层图片ReLU6函数ReLU的一个变体, Relu在x>0的区域使用x进行线性激活,有可能造成激活后的值太大...激活函数汇总下面激活函数,它们的输入为单一变量.图片图片下面几个激活函数,它们的输入为多个变量.图片

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    激活函数

    常见激活函数及其导数: image.png 1. Sigmoid 函数 【注】Sigmoid 型函数是指一类 S 型曲线函数,为两端饱和函数。...即在训练时,如果参数在一次不恰当的更新后,第一个隐藏层中的某个 ReLU 神经元在所有的训练数据上都不能被激活,那么这个神经元自身参数的梯度永远都会是 0,在以后的训练过程中永远不能被激活。...4.2 带泄漏的 ReLU 带泄漏的 ReLU 在输入 时,保持一个很小的梯度 ,这样当神经元非激活时也能有一个非零的梯度可以更新参数, 避免永远不能被激活。...4.5 Swish 函数 Swish 函数是一种自门控激活函数,其定义如下: swish(x)=xσ(βx)\begin{array}{c} \mathrm{swish}(x) = x \sigma(\...Maxout 单元 Maxout 单元也是一种分段线性函数,Sigmoid 型函数、ReLU 等激活函数的输入是神经元的净输入 ,是一个标量。

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