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深度学习梯度弥散

面向机器学习应用开发者,提供 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级机器学习平台

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基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文

# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... CSPNet解决了大型骨干网络优化时的梯度信息重复问题,将梯度变化从头到尾集成在特征图中,减少了模型的参数量。yolov5s中包含了CSP1_X和CSP2_X这两种CSP结构,分被用于骨干网络和颈部网络。yolov5在骨干网络的第一层通...

基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文

随着深度学习以及大模型的普及,人们开始尝试将其应用到探地雷达图像去杂波任务中。 **基于深度学习的探地雷达图像去杂波**凭借强大的特征表示和学习能力,基于深度学习的方法已被广泛用于解决探地雷达杂波去... 避免了网络层数增加到一定程度后会出现梯度消失的问题,增强了网络的鲁棒性,并为后续增加网络层数提高网络性能提供了保证 。该网络中还加入了一种只涉及少量参数的高效通道注意力(ECA)机制,该方法将 SE 注意力机制...

使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文

> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好... #SGD:梯度下降算法``` ## 6、设置网络训练中的一些参数这部分主要是用来记录一些训练测试的次数及网络训练轮数。```python#6、设置网络训练中的一些参数total_train_step = 0 #记录总计训练次数...

与 AI 相伴的一年|社区征文

# 背景介绍时光飞逝,不知不觉 2023 年,这一年是与 AI 相伴的一年,随着对 AI 的深入了解,才明白原来 AI 已经深入在我们在生活的方方面面,其中机器学习深度学习更是在科研任务中展现了不同的作用,使得我们可以用... 设计深度神经网络时,对激活函数通常有如下要求:一是激活函数要连续并可导(允许少数点上不可导),因为通常通过梯度法优化网络参数,可导的激活函数可以直接利用数值优化的方法来学习网络参数。二是激活函数及其导函数...

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深度学习梯度弥散-优选内容

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基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文
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使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
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与 AI 相伴的一年|社区征文
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深度学习梯度弥散-相关内容

大模型技术的发展与实践|社区征文

## 一、大模型的概念**大型语言模型,也称大语言模型、大模型(Large Language Model,LLM;Large Language Models,LLMs)** 。大语言模型是一种深度学习模型,特别是属于自然语言处理(NLP)的领域,一般是指包含数干亿... 这些参数使用随机梯度下降法进行训练。一般用多层Transformer解码器(见参考文献20)作为语言模型(即P),它是Transformer的变体。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om...

保姆级人工智能学习成长路径|社区征文

大家好,我是 herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测赛第4名,Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大...

从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践

抖音搜索等业务的超大规模深度学习训练——以上场景的机器学习训练均是基于 **Primus** **训练框架**完成。整个机器学习生态**从上到下分为“平台层”“框架层”“资源层”** 3个部分。字节跳动算法工程师使用 R... 对变量求梯度。离线训练框架 1.0 对每个模型创建一套 Worker 实例,每个实例 Worker 和预部署在 Mesos 上的服务化 PS 完成通讯、读取样本、计算梯度、模型 Dump 的全过程。![](https://p3-juejin.byteimg.com/t...

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从混合部署到融合调度:字节跳动容器调度技术演进之路

机器学习和大数据服务。在线微服务是指支撑应用的业务逻辑、产品基础功能的后端服务,它包括接口、 RPC 后端服务、数据访问层服务等;推广搜服务是指为抖音、西瓜视频、懂车帝等 Feed 服务和搜索提供内容列表的... 数据面隔离等多方位的深度定制和改造的整体集合。字节跳动基础架构编排调度团队基于数据中心操作系统的视角构建了这一体系,实现整体性资源调度。打一个比方,假设对于一个单机操作系统,比如 Linux,我们需要在它...

从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践

抖音搜索等业务的超大规模深度学习训练——以上场景的机器学习训练均是基于 **Primus** **训练框架**完成。 整个机器学习生态 **从上到下分为“平台层”“框架层”“资源层”** 3个部分。字节跳动算法工... 对变量求梯度。离线训练框架 1.0 对每个模型创建一套 Worker 实例,每个实例 Worker 和预部署在 Mesos 上的服务化 PS 完成通讯、读取样本、计算梯度、模型 Dump 的全过程。![picture.image](https://p6-v...

为君作磐石——人人都能搭建大规模推荐系统

Google 开源的机器学习系统,可以使用P artitioned Variable 来分布式地存储 Embedding,从而实现大规模训练。但由于 table size 固定,有 hash 冲突风险。* **PyTorch**:Facebook 开源的机器学习系统,使用 Ring A... 得到梯度,并将其 Push 给 PS。* PS 获得梯度后,一方面,利用优化器更新内部 weight,另一方面,会记录哪些数据更新了。在 PS 上起一个 TF Session,它会定时将更新的参数发送到 Online PS,从而实现实时增量更新。此外...

火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践

>作者:火山引擎AML团队## 模型训练痛点关于模型训练的痛点,首先是技术上的。现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。![1280X1280.PNG](ht... BytePS 设计了一套精确的梯度分配方案,将要通信的梯度恰到好处地分配给所有 GPU 和 CPU 机器执行规约操作。从通信流量上看,相当于同时结合了 PS 和 All-Reduce 两种通信模式。BytePS 机内通信的核心优化思路,在于...

字节跳动在联邦学习领域的探索及实践

最终汇总模型的梯度来训练模型,这与分布式机器学习中的模型数据并行训练方式类似。 如果探究联邦学习的历史,其经历了大概 3 到 5 年的发展。起初是 2015 年,Privacy-Preserving Deep Learning 这样的概念被提出,而后谷歌的 McMahan 提出若干深度学习方面的训练和应用模式。2018 年,微众发布联邦学习白皮书。 究其本质,联邦学习最重要的就是保护数据的可用而不可见,也就是数据的隐私保护,其研究有如下方面:一是基于差分隐私的数据...

字节跳动的多云云原生实践之路

梯度的分级去除,确保高优先级、高时延敏感任务的稳定运行。此外,隔离能力也是非常重要的一个因素。因为计算机系统本身是一个分时系统,它包含 CPU、硬盘、存储和网络,字节跳动内部也针对这些不同的算力资源采用了一些隔离机制,比如 CPU 会有一些 cache 隔离、系统级的唤醒能力,硬盘方面则实现了 cgroup 级别的内存回收,以及通过用户态的 advisor 机制实现兜底强杀。技术团队也有尝试借助一些机器学习的能力,使得不同算力...

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