预测引擎-架构不匹配：“R4的预期标量或已知大小的向量，获得可变大小的向量” - 腾讯云开发者社区

在这些块中：文本标记的更新向量和实体标记的原始向量首先独立地计算自注意力；实体向量与它们在文本中出现的第一个标记相匹配；使用GeLU 激活，并且用于获得文本标记的新隐藏表示；文本和实体标记的新向量从隐藏表示中获得...在预训练期间，计算三种损失：MLM、NSP 和来自令牌的实体预测（如自编码器），自编码器使用下面规则：在 5% 的情况下，实体被替换为错误的实体，但匹配被保留，模型必须预测正确的实体；在 15% 的情况下...，匹配被移除，模型必须仅基于文本来预测实体；在其他情况下，是正常的。...上下文中的标记被打乱（比如：可以根据第 i-2个和第i+1个标记预测第 i 个标记），但它们的位置仍然是已知的。这无法通过当前的位置编码（包括 Transformer-XL）实现。...使用CLIP获得的图像向量和文本向量的标量积 3、Latent Diffusion [Stable Diffusion] CompVis [Stability AI] / 2021 [2022] 在像素空间中工作的扩散模型

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【数据挖掘】数据挖掘建模 ( 预测建模 | 描述建模 | 预测模型 | 描述模型 | 判别模型 | 概率模型 | 基于回归的预测模型 )

X 到标量 Y 映射的过程是回归 ; ② 回归 : 如果 Y 值是连续值 , 是数值型变量 , 那么这个预测模型叫做回归 ; 从向量 X 到标量 Y 映射的过程是分类 ;...函数逼近 : ① 分类和回归本质 : 从 P 维向量 X 到标量 Y 的映射 , 可以看做是函数逼近问题 ; ② P 说明 : 是数据集样本已知属性的个数 , 如 : 之前 14 个样本...训练集 : 训练集中 , 每个样本都由一对 (X , Y) 组成 , 其中 X 是向量 , 其代表已知的若干属性值组成的向量 , Y 代表标量 , 在训练集中也是已知的 ; 3 ....判别模型 : ① 输入向量 : X , 是一个向量 ; X 是数据集样本的某些已知属性值组成的向量 ; ② 响应变量 : Y , 是一个标量 ; Y 取值是某个属性类别的单个取值 ; 假设该属性类别的属性的取值可以是..., 方差相当于决策区域范围大小 ; 3 .

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SystemVerilog(六)-变量

标量变量。标量变量是一个1位变量。reg， logic 和 bit数据类型默认为1位标量，向量变量（packed arrays）。向量是连续位的数组。...零位选择的起点也可以是可变的。零位选择可以从变量起点递增或递减。选择的总位数为固定范围，可变部分选择的形式为：第二个问题:标记指示从起始点位号开始递增。标记指示从起始点位号开始递减。...下面的示例使用可变部分选择来迭代32位向量的字节。可变位和部分选择是可综合的。但是，前面说明变量位和部分选择的代码段不满足某些综合编译器所需的其他RTL编码限制。带有子字段的向量。...，并且这些部分位于已知边界上，例如字节或字边界。...选择向量的子字段而不是使用简单向量的固定部分或可变部分，可以使代码更易于编写和维护。

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技术分析：DeepSeek 如何改进 Transformer 架构？

击败分组查询注意力分组查询注意或 KV 缓存量化等方法的根本问题是，为了减少 KV 缓存的大小，它们会牺牲模型质量。...然后，在推理过程中，我们仅缓存潜在向量，而不缓存完整的键和值。然后，我们可以通过减小潜在维度来缩小 KV 缓存的大小。...目前已知的最具影响力的 MoE 模型可能是原始的 GPT-4。专家路由算法的工作原理如下：一旦我们退出任何层的注意块，我们就会有一个残差流向量作为输出。...这些偏差项不会通过梯度下降进行更新，而是在整个训练过程中进行调整以确保负载平衡：如果某个专家没有获得我们认为应该获得的命中次数，那么我们可以在每个梯度步骤中将其偏差项稍微增加一个固定的小量，直到达到预期...在某种程度上，这可以通过可变测试时间计算扩展纳入推理设置，但我认为也应该有一种方法将其直接纳入基础模型的架构中。

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解决Matlab的Index out of bounds because numel(A)=5

这个错误提示意味着在访问矩阵或向量时，超出了其大小范围。本篇博客将介绍一些常见的解决方案来解决这个问题。1. 检查索引的范围首先，需要检查代码中使用的索引是否超出了矩阵或向量的范围。...确认矩阵的尺寸另一个常见的错误是矩阵的尺寸与你的预期不一致。在Matlab中，可以使用 size 函数来获取矩阵的尺寸信息。当你进行矩阵操作时，请确保你的代码与矩阵的尺寸相匹配。...如果尺寸不匹配，就会引发 "Index out of bounds" 错误。因此，请使用 size 函数确认矩阵的尺寸，以便在代码中正确地使用索引。3....确保循环的终止条件不超出矩阵的范围，并且正确地更新循环变量的值，以避免超出索引范围。4. 检查赋值操作有时候，在对矩阵或向量进行赋值操作时，也会引发 "Index out of bounds" 错误。...这可能是因为你试图将一个非标量的值赋给一个标量变量，或者试图将一个标量值赋给一个非标量的变量。确保你的赋值操作在大小和形状上是一致的，以避免出现这个错误。5.

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深度学习：张量介绍

点积的输出是一个标量。它不返回向量。 Hadamard（乘法） Hadamard 乘积用于执行逐元素乘法并返回一个向量。...发生乘法的唯一方法是第一个矩阵中的行数与第二个矩阵中的列数匹配。...在上图中，很明显，左侧矩阵中的每个向量（或行）都乘以第二个矩阵中的每个向量（或列）。因此，在此示例中，A 中的每个向量必须与 B 中的每个向量相乘，从而产生 16 个点积。...标量乘法也按预期执行。...这个结果可以使用 matmul 或 @ 获得。

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吴恩达机器学习笔记-1

回归:预测连续值的模型: 已知房子大小和房价数据集，预测某一房子的价格分类:预测离散值的模型: 已知肿瘤性质和大小数据集，预测肿瘤是否良性无监督学习（Unsupervised Learning）...2-单变量线性回归模型表示 hθ(x)=θ0+θ1x 代价函数求两个值，使模型最为匹配当前数据集；求解匹配度的过程提炼出代价函数；代价函数值越小，匹配度越高 J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(hθ...矩阵和标量的乘法也很简单,就是矩阵的每个元素都与标量相乘。...1 2 print ("a: \n",a) print ("3*a: \n",3* a) #矩阵标量乘法向量乘法 m×n 的矩阵乘以 n×1 的向量，得到的是 m×1 的向量 1 2 3 4 import...+θnxn 此时模型中的参数是一个 n+1 维的向量，任何一个训练实例也都是 n+1 维的向量，特征矩阵 X 的维度是 m*(n+1)。

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专访 | 基于LSTM与TensorFlow Lite，kika输入法是如何造就的

直观来说，LSTM 会通过门控选择需要保留的上下文信息或记忆，并用于预测当前输入的词。...其中 s 是非常重要的一个参数，它控制了一个词最多需要多少个过完备基向量表征。kika 表示：「s 是一种权衡，如果参数较大，那么压缩比就会很小，模型达不到预期效果。...经过上面的步骤，最终我们会产生包含 s 个元素的等长向量 indices 和 weights。储存这两种向量而不直接储存稀疏矩阵 x* 能节省很多空间，这对于减小安装包大小有非常重要的作用。...kika 使用的标量量化算法基本思路是，对于每一个 m×n 维的权重矩阵 W，首先将其转化为包含 m×n 个元素的向量 w。...这些新功能与新方向将赋予输入法引擎更多的特性，也能适应性地为不同的用户提供最好的体验。本文为机器之心原创，转载请联系本公众号获得授权。

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深入了解Hinton的Capsule神经网络，第二部分：如何运作

在这个系列的第一部分，我谈到了架构的直观介绍和动机。在这部分，我将描述Capsule是如何在内部运作的。...这时你可能会认为:如果这3个低层次特征的预测指向面部的同一个位置和状态，那么它一定是一张脸。 ? 2.输入向量的标量权重乍一看，这个步骤似乎非常熟悉，因为人工神经元会在添加它们之前，对输入进行加权。...它将通过调整权重C来决定这个Capsule的输出，然后再把它送到左侧或右侧更高层次的capsule J和capsule K中。...现在，更高层次的capsule已经从其他低层次的capsule中获得了许多输入载体。所有这些输入都用红色点和蓝色点表示。当这些点聚集在一起时，这就意味着较低层次的capsule的预测是相互接近的。...“挤压（squash）”:新式的向量到向量非线性 CapsNet引入的另一个创新是新的非线性激活函数，该函数取一个向量，然后将其挤压到长度不超过1，但不会改变它的方向。 ?

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Unsupervised Learning of Latent Physical Properties Using

特别地，神经关系架构 [ 2，3 ]已证明能够准确模拟涉及具有已知物理特性的物体的复杂物理相互作用。...与先前仅使用关系网络预测具有已知属性值的对象状态的神经关系架构不同，我们使用关系网络来创建感知网络，其从观察中导出属性值，以及预测网络，它预测给定属性值的对象位置。...最近，一种混合方法使用了神经网络的关系，更一般的类基于图的神经网络的特定实例 [ 17，18 ]，以获得自顶向下的泛化好处接近而不需要底层物理引擎。...请注意，这可确保引用对象的属性向量始终为零向量，同意其属性已知为常量的事实。...我们还发现每个学习的属性向量仅包含有关其关联对象的信息，而不包含任何其他对象。

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RNNsearch、Multi-task、attention-model...你都掌握了吗？一文总结机器翻译必备经典模型（一）

目标是获得一个上下文向量c_t，捕获相关的源端信息以帮助预测当前目标单词y_t。虽然这些模型在获得上下文向量c_t 的方式上有所不同，但它们共享相同的后续步骤。...在这种模型类型中，通过比较当前的目标隐状态h_t和每个源隐状态h¯s，得出一个可变长度的排列向量a_t，其大小等于源侧的时间步长数：这里，score被称为基于内容的函数，考虑三种不同的选择：此外...进一步修改了解码器堆栈中的自注意力子层，以防止位置关注后续位置。这种masking，再加上输出嵌入偏移一个位置的事实，确保对位置i的预测只取决于小于i的位置的已知输出。 Attention。...Value-network架构语义匹配（Semantic Matching，SM）模块。在语义匹配模块中，在时间步长t，在解码器RNN隐状态上使用均值池化法：作为部分目标句的摘要句子。...令：我们使用另一个前馈网络来处理这些信息：最后，将µSM和µCC串联起来，然后使用另一个带有sigmoid激活函数的全连接层来输出一个标量作为预测值。整个架构如图10所示。项目 SOTA！

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Stanford | 基于蛋白-配体复合物的几何深度学习指导基于片段的配体生成

图1：几何深度学习指导片段序列添加的配体生成方法. 模型架构为了从原子结构中预测下一步行动，作者使用了作用于3D点云上的E(3)等变性神经网络。...对于给定位置评估一个候选片段的分数，需要将所有点的特征向量进行平均得到一个平均向量，然后将它传递到聚合单元，这种情况下聚合单元的输出是一个标量。...另一种操作是选择一个位置添加片段，对于这种情况，只选择与配体氢原子相对应的原子，连接相应的特征向量，并将其传递给聚合单元。最终输出是对应于每个配体氢原子的分数向量。图2：模型架构....通过使用自定义图匹配算法顺序的从每一个配体中移出片段构成合成“专家”状态，直到达到最小大小（也就是）。在中间状态中，每一个被移出的片段将会被替换成氢原子以满足价态要求。...在训练过程中，使用实际标签和预测标签之间具有logits损失的二元交叉熵作为损失函数。由于负样本比正样本的数量多得多，为了解决数据集不平衡的问题，在训练期间随机对不频繁出现的类别进行过采样。

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使 Elasticsearch 和 Lucene 成为最佳矢量数据库：速度提高 8 倍，效率提高 32 倍

向量搜索的整合到Elasticsearch依赖于Apache Lucene，这是协调数据存储和检索的层。Lucene的架构将数据组织成段，这些段是定期进行合并的不可变单元。...当在兼容的CPU上执行时，编译的代码利用像AVX2或AVX 512这样的高级向量指令，从而加速计算。反汇编编译的代码会显示出优化的指令，这些指令是针对底层硬件架构定制的。...通过标量量化最大化内存效率内存消耗长期以来一直是有效的向量数据库操作的关注点，特别是对于搜索大数据集。Lucene引入了一种突破性的优化技术 - 标量量化 - 旨在显著降低内存需求，而不牺牲搜索性能。...它们帮助组织和用户节省空间，而无需在他们的设置中进行大的改变。有了这种简单的压缩，组织可以扩展他们的搜索系统，而不浪费资源。简而言之，将标量量化的每个维度移至4位是使压缩更有效的一个重大步骤。...目标是实现向量维度的二进制量化，从而将向量表示的大小减少32倍，与原始浮点格式相比。通过我们的迭代和实验，我们希望在最大化资源利用和可扩展性的同时，实现向量搜索的全部潜力。

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硬件加速键值存储：数据中心的颠覆性变革

然而，我们存储的东西并不是固定大小的，它们要么小于块（小文件），要么大于块（大文件）。映射系统大小不匹配的问题通过像文件系统和数据库这样的抽象来解决。然而，这些抽象是低效的根源。...数据大小不匹配传统的存储设备使用固定大小的块来存储数据（例如 512 字节或更大）。然而，实际存储的数据往往不是恰好符合这个块大小的。...比如，一个文件的大小可能是 300 字节、700 字节，甚至是更复杂的非整数倍，这就产生了“大小不匹配”问题。为了解决这个问题，文件系统和数据库通过抽象层来处理数据块的映射。...这种抽象层的处理方式虽然可以解决大小不匹配问题，但也会增加存储操作的复杂性，带来低效。 3. 读写放大的问题抽象层的另一大问题是“读写放大”。...运行在键值存储上的向量数据库向量数据库的创新需要键值存储引擎才能高效运行硬件卸载的趋势图片展示了数据中心工作负载的转变，即越来越多的工作负载从传统的依赖软件的方式转向硬件卸载（如 GPU、FPGA

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上海AI Lab提出Dual-DETR | 合理设计解码器，如果一个解码分支解决不了需求，那就再加一个总够了吧！

随后，对这些动作查询应用检测头以获得稀疏的检测结果，无需像非最大抑制（NMS）这样的后处理技术。在训练过程中，通过预测动作实例和地面真实动作实例之间的最优二分匹配，可以计算分类和定位损失。...内容向量捕捉高级语义信息，而位置向量包含两个归一化的标量，分别表示提议的中心和持续时间。类似地，边界级查询组由起始和结束查询组成，分别表示为 \mathbf{s} 和 \mathbf{e} 。...位置向量包含表示提议起始和结束时间的归一化标量。在解码过程中，位置向量作为参考点，在自注意力机制和跨注意力机制中提供显式的位置指导。...尽管这些方法在传统TAD中表现出色，但直接将它们应用于多标签场景会导致不令人满意的结果。相比之下，DualDETR在架构设计中考虑了密集重叠场景，从而实现了卓越的检测性能，超过了所有这些方法。...此外，为了保持双重级别查询之间的对齐，我们在匹配的对齐查询之间共享通过二分匹配获得的地面真实值。训练细节。

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CapsNet

该激活函数既保留了输入输入向量的方向，又将输入向量的模压缩到[0, 1）之间。这也符合了我们前面说的：用向量模的大小衡量某个实体出现的概率，模值越大，概率越大。...故当u_hat和v的相乘结果为正时，代表两个向量指向的方向相似，b更新结果变大，那么耦合系数就高，说明该u_hat和v十分匹配。...相反，若是u_hat和v相乘结果为负，b更新结果变小，那么耦合系数就小，说明不匹配。通过迭代确定C，也就等于确定了一条路线，这条路线上胶囊神经元的模都特别大，路线的尽头就是那个正确预测的胶囊。...前面，我们说到Capsule的向量可以表征一个实例，那么将最后的那个正确预测类别的向量投入到后面的重构网络中，应该可以构建一个完整的图像。...故Hinton等人使用额外的重构损失来促进DigitCaps层对输入数字图片进行编码。重构网络架构如下：上图表明，正确预测类别的向量，即模值最大的向量送入包含三个全连接层的网络解码。

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SystemVerilog(七)-网络

隐式网络的向量大小基于本地上下文。如果网络是从模块端口声明推断出来的，那么隐式网络的向量大小将是端口的大小。如果从与模块、接口或例化实例的连接推断网络，则将推断标量网络。...连接大小不匹配将导致警告消息，但仿真或综合仍将继续。端口大小不匹配还可能导致必须检测和纠正的功能缺陷。...在前面的示例中，每次仿真期间a或b的值发生变化时，n1都会更新。连接大小不匹配。网络用于将设计块连接在一起，例如将一个模块的输出端口连接到一个或多个其他模块的输入端口。...通常，端口和互连网络的向量宽度相同，但SystemVerilog允许向量大小不同。例如16位标量网络可以将32位宽的输出端口连接到8位宽的输入端口。...仿真器和综合编译器将生成连接大小不匹配的警告消息。这些警告不容忽视！连接不匹配通常是需要纠正的设计错误。

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向量化执行从理论到实现，仅需五步！ | DB·洞见

同时Itanium2对分支预测也做了对应优化，把 if then else中的then和else这两个分支都执行一遍。在后续执行时，会根据if的结果来确定抛弃对应分支获得的结果。...可以看出，针对于CPU Athlon，使用带分支的实现，在选择率较低或筛选率较高时，执行时间较短，表明分支预测误判率较低时执行效率较高，而在中间位置筛选率中等时耗时较长，表明分支预测误判率较高时执行效率较低...在内存带宽上，MonetDB/X100的带宽比较高，内存占用较少，另外有些列也采用enum类型进行了优化。作者还对向量大小进行测试，即不同向量大小对性能的影响，从上图中可知，大小适中时性能最优。...向量化执行引擎实现详解 2.1 如何实现向量化执行引擎我们结合TDSQL的具体实现，来详细介绍向量化的实现过程。...使用外表元组向量探测内表构建的hash table，再进行批量的匹配操作，如果匹配则进行标记，如果不匹配就去找下一个位置进行匹配。 5. 根据标记数组将匹配成功的行进行对应的Proj列输出。

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向量化引擎怎么提升数据库性能

1、向量化引擎为什么可以提升性能本文讨论的数据库都是基于CPU架构，数据库向量化一般指基于CPU的向量化，因此数据库性能优化的本之在于：基于CPU的程序如何进行性能优化。...而SISD（单指令单数据）体系架构则是一套指令仅操作单个数据点。如上图，SISD架构，操作是标量的，一次进处理一个数据。4个加法会涉及8次load操作（每个变量1次），4个加法操作，4个存储操作。...2.1 如何进行向量化编程方法一：编译器自动向量化不需要更改代码，编译器会自动将标量代码转成向量化代码。只有一些简单的场景才能自动转换。...我们最大的突破之一，数据库矢量化，也是我们最大的挑战之一 3.1 挑战 1）端到端的列式数据数据的存储、传输、处理都需要以列式格式，需要消除存储、网络、内存层的“格式不匹配”。...3.3 如何用数据库向量化提高数据库性能前面提到，数据库向量化是一个巨大的、系统的性能优化工程，两年来，我们实现了数百个大大小小的优化点。

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张量求导和计算图

这是“标量对向量”求导数，行向量或列向量都不重要，向量只是一组标量的表现形式，重要的是导数“d组合/d股票”的“股票”的向量类型一致 (要不就是行向量，要不就是列向量)。...这是“向量对标量”求导数，行向量或列向量都不重要，向量只是一组标量的表现形式，重要的是导数“d组合/d京东”的“组合”的向量类型一致 (要不就是行向量，要不就是列向量)。...这是“向量对向量”求导数，上面四种情况乍一看眼花缭乱，实际上就是先将“d组合/d股票”写成和“组合”一样大小的向量，再根据“股票”的大小，把组合向量里每个元素展开。...注：神经网络的误差函数是 l 一个标量，在求参数最优解时，我们需要计算 l 对向量偏置 b 的偏导数 ∂l/∂b (∂标量/∂向量)。 ∂标量/∂矩阵当 y 是标量，x 是大小为 m×n 的矩阵。...该矩阵的大小是 m×n，称为雅克比 (Jacobian) 矩阵。看个简单的具体例子： ? 在神经网络中，y 和 x 有两种线性关系用的最多，如下： ? 根据具体问题，y 和 x 会写成列向量或行向量。

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Transformers回顾：从BERT到GPT4

【数据挖掘】数据挖掘建模 ( 预测建模 | 描述建模 | 预测模型 | 描述模型 | 判别模型 | 概率模型 | 基于回归的预测模型 )

SystemVerilog(六)-变量

技术分析：DeepSeek 如何改进 Transformer 架构？

解决Matlab的Index out of bounds because numel(A)=5

深度学习：张量介绍

吴恩达机器学习笔记-1

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深入了解Hinton的Capsule神经网络，第二部分：如何运作

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