为什么神经网络中首选零中心激活函数？

问：为什么神经网络中首选零中心激活函数？

答：由于以下几个原因，零中心激活函数在神经网络中是首选：

1.梯度分布：以零为中心的激活函数确保梯度不全为正或全负。这会导致更好的梯度分布，并有助于反向传播过程。使用像 ReLU（整流线性单元）这样的非零中心函数（将所有负输入输出为 0）可能会导致死神经元（即仅输出 0 因而无法学习的神经元），因为梯度始终为非负值。

2.对称性：零中心激活函数提供一定程度的对称性，有助于优化过程。如果激活函数不以零为中心，则优化过程可能会偏向正值或负值，并可能导致学习不平衡。

3.更快的收敛：由于对称性和均匀分布的梯度，具有零中心激活函数的神经网络往往收敛得更快。

以零为中心的激活函数的一个常见示例是 Tanh（双曲正切）函数，它将输入压缩到 -1 到 1 之间的范围，从而有效地将输出以零为中心。然而，需要注意的是，激活函数的选择取决于具体的任务和数据，并且以零为中心的函数可能并不总是最佳选择。一些任务可能受益于非零中心激活函数，如 ReLU 或其变体（例如，Leaky ReLU、参数化 ReLU），尽管它们是非零中心的，但它们已被证明在许多深度学习任务中表现良好。

问：如何使循环神经网络 (RNN) 更有效地进行自然语言处理 (NLP)？

答：使循环神经网络 (RNN) 更有效地进行自然语言处理 (NLP)，需要采用各种技术和策略来增强其理解和生成人类语言的性能。以下是使 RNN 更有效地执行 NLP 任务的几种方法： 

1.长短期记忆 (LSTM) 和门控循环单元 (GRU)：考虑使用 LSTM 或 GRU 等更高级的变体，而不是使用基本的 RNN 单元。这些单元旨在更好地捕获序列中的长程依赖性并减轻梯度消失问题。

2.双向 RNN：双向 RNN 处理正向和反向的输入序列，允许网络从过去和未来的标记中捕获上下文信息。这可以提高模型理解上下文的能力。

3.注意力机制：注意力机制使模型能够在生成输出时关注输入序列的不同部分。它们对于机器翻译和文本摘要等任务特别有效，其中输入的某些部分与输出的特定部分更相关。

4.预训练词嵌入：使用预训练词嵌入（例如 Word2Vec、GloVe 或 FastText）初始化 RNN 的输入层。这些嵌入捕获单词之间的语义关系，并为模型提供更好的理解语言的起点。

5.堆叠层：通过堆叠多个层来增加 RNN 的深度。更深的网络可以捕获数据中更复杂的模式，但要注意过度拟合和梯度消失问题。

6.正则化：应用 dropout 或 recurrent dropout 等技术来防止过度拟合。这些方法在训练期间随机将一部分单位设置为零，从而降低了记忆风险。

7.梯度裁剪：为了防止训练期间梯度爆炸，请应用梯度裁剪，这会限制反向传播期间梯度的大小。

8.数据增强：对于基于文本的 NLP 任务，请考虑应用数据增强技术，例如同义词替换。

问：苹果基于ARM的芯片和其他公司的处理器有什么区别？ 

答：今天可以比较微架构之间的高性能 CPU，因为它们都基于同一个 - 超标量。  如今，多亏了超标量，RISC 与 CISC、ISA 都不再重要，例如 ARM 与 x86。原因在于超标量微架构。

在超标量中，我们可以将内核视为两个独立的块，前端从内存中读取指令（所以我们在这里讨论 ARM、x86、x64、RISC-V），将它们转换为微/宏操作 (uOp) 并传递到后端执行。由于ISA（指令集架构，例如x86）不被执行，RISC vs CISC 不再重要。

重要的是核心有多“宽”。宽意味着并行核心中能够执行多少个 uOp。前端将 uOp 传送到后端后，uOp 存储在 ROB（重新排序缓冲区）中，在 ROB 中对 uOp 进行分析、修改（寄存器重命名），并由调度程序通过执行单元 (EU) 并行执行。ROB 大小、各种缓存大小（例如 uOp 等）在这里也发挥着重要作用。

作为示例，这是 Zen2 执行块（后端）：

你看，4 个 ALU 块。这是整数 EU。右侧是用于浮点的 2+2 EU。  

如您所知，Zen4 比 Zen2 和 Zen3 更快，如下所示：

例如，ROB 大小已从 224 更改为 320，为调度程序提供更大的灵活性来找到合适的 uOp 来执行。

与 Intel 类似，第 12 代的 ROB 增加到 512 个条目。

最后是 ARM 与 ARM 的较量。Cortex X4（最强大的 ARM 内核）在 ROB 和 6+2 EU 中有 324 个条目。       

Apple M3 比上述所有内容更宽，在 ROB 和 8 EU 中有 620 多个条目。

M3 的非常好的结果在许多基准测试中都可见，其中基准代码可以利用 8 个 EU。但当谈到现实世界的例子时，情况就会发生变化，例如 Cinebench，此时更高的时钟更加重要。

在许多情况下，另一个重要因素是缓存大小，即 L1、L2 和 L3 缓存的大小。x86的缓存较小，例如L1为32+32kB，而Apple M2为192kB。但最近Zen5增加到48+32kB。       

除了 Lx 缓存之外，TLB 大小也很重要，顺便说一句，TLB 大小也会随着世代的推移而增加。  

当上述所有内容加上许多未提及的内容加在一起时，我们就得到了一个现代的高性能 CPU。