[源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (1) — 论文&基础 文章目录[源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (1) --- 论文&基础0x00 摘要0x01 Introduction1.1 问题1.2 数据并行1.3 模型并行1.3.1 通信1.3.2 张量并行1.3.3 流水线并行1.4 技术组合1.5 指导原则0x02 张量模型并行（Tensor Mod
簇识别给出聚类结果的含义。假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是什么。聚类有时也被称作无监督分类。1、K-均值聚类算法它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。优点：容易实现缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢适用数据：数值型工作流程：首先，随机确定k个初始点作为质心；然后将数据集中的每个点分配到一个簇中，具体来讲，为每个
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2024-08-14 12:16:34
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动动发财的小手，点个赞吧！ 层次聚类是一种构建聚类层次结构的聚类算法。该算法从分配给它们自己的集群的
动动发财的小手，点个赞吧！层次聚类是一种构建聚类层次结构的聚类算法。该算法从分配给它们自己的集群的所有数据点开始。然后将两个最近的集群合并到同一个集群中。最后，当只剩下一个集群时，该算法终止。可以通过观察树状图来选择最能描述不同组的簇数的决定。聚类数的最
——以二维数组、鸢尾花和中国城市经纬度为实例先简单了解下Kmeans聚类算法。聚类算法属于无监督学习，其中的KMeans算法是将一组有N个样本的数据划分成K个不相交的 clusters （簇） C。 means （均值）通常被称为 cluster（簇）的 “centroids（质心）”; 注意，它们一般不是从 X 中挑选出的点，虽然它们是处在同一个 space（空间）。算法有三个步骤。要知道欧氏距
今年年初的时候学习了《机器学习》这本书中的算法，并实践了一些。现在整理成笔记，以后需要时还可以找到。 今天先写个简单的聚类算法。 1、K-means聚类K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该
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2024-05-14 19:37:28
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K均值算法（K-means）聚类一、K-means算法原理聚类的概念：一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中。K-Means算法是一种聚类分析（cluster analysis）的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们
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2024-03-05 09:01:13
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? 一、聚类的基本概念定义1.m=32.k=23. x1——>1 x2——>2 x3——>1 (1,2指的是簇的标签）
更简单
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2024-05-21 10:28:28
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谱聚类可以看作是基于图的一种聚类方法，在各大论坛有许多介绍谱聚类算法的博客，但是在看的过程中，总是会存在各种各样的困惑，尤其是拉普拉斯矩阵的引入等一些列问题上介绍的不是很清楚。这里基于 Ncut首先有必要简单介绍一些图的基本知识，为了尽可能的简单，我们仅仅介绍必要的概念：无向图定义：定义图无向图 ，其中， 为图中的顶点， 为图中的边，
【社区发现/图聚类算法】ppSCAN：Parallelizing Pruning-based Graph Structural Clustering一、论文地址：二、摘要：三、问题阐述：四、基础算法：五、分析和讨论：5.1 性能瓶颈：5.2 并行化的挑战：六、并行化算法：6.1 优化方法：6.2 程序伪代码：Role Computing：Core and Non-Core Clustering：
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2024-05-20 10:41:44
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关于聚类算法一直是近几年来机器学习的热门，下面谈谈自己对其中几种聚类算法的理解，首先在谈聚类算法之前我们引入相似度这么一个概念，什么是相似度呢，简单来说假设有M个样本，其中任意两个样本之间的相似的度量，很明显我们需要一个标准去度量它们下面有几种常见的度量标准：1.欧式距离 2.杰卡尔德距离 3.相关系数1 K-Means算法 还有一些度量标准在这里就不多做介绍了，接下来我们介绍第一种聚类算法
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2024-03-27 07:45:24
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聚类注意聚类和分类的区别：分类是已知类别，聚类未知K-means算法原理及主要流程K-means聚类的算法流程： 一、指定需要划分的簇[cù]的个数K值（类的个数）; 二、随机地选择K个数据对象作为初始的聚类中心（不一定要是我们的样本点）; 三、计算其余的各个数据对象到这K个初始聚类中心的距离，把数据对象划归到距离它最近的那个中心所处在的簇类中; 四、调整新类并且重新计算出新类的中心; 五、循环步
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2024-07-17 16:32:28
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图聚类学习笔记图聚类先验知识聚类聚类和分类的区别如何衡量相似性的多少如何进行划分如何确定簇类图图神经网络图节点聚类相关工作 图聚类先验知识原文@YoHu人家 快速上手：图聚类入门 Graph Clustering聚类聚类就是在未知标签的前提下，将样本集合分为多个子集合，每个集合都有对应的标签聚类和分类的区别聚类：事先不知道任何样本的编号，需要一种算法把一组未知类别的样本划分为若干类别，我们不关心
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2024-04-15 14:55:48
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目录一、Birch算法简介：1.1 算法流程1.2 算法特点 一、Birch算法简介：BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies）全称是：利用层次方法的平衡迭代规约和聚类。 Birch算法就是通过聚类特征(CF)形成一个聚类特征树，root 层的CF个数就是聚类个数。1.1 算法流程BIRCH 算法利用了一
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2024-05-29 08:09:10
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Kmeans聚类算法1 Kmeans聚类算法的基本原理 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。假设要把样本集分为k个类别，算法描述如下： （1）适当选择k个类的初始中心，最初一般为随机选取； （2）在每次迭
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2024-04-15 12:44:09
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在网上查看了些博客，感觉大家都对数学公式的解释的比较晦涩，下面我结合一个非常简单的示意图解释下他的数学公式，理解不到位的请留言。kmeans是一种聚类算法下面是算法的描述给定训练样本是每一个，即每一个样本元素都是n维向量。为了便于理解在后面的示意图中采用二维的向量。step1： 随机选取k个聚类质心点为step2： 重复下面过程直到手链&nb
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2024-03-29 10:31:59
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基本思想这种聚类方法的思想是把每个样品聚集到其最近均值的类中，在它的最简单说明中，这个过程由下列三步所组成：（1）把样品粗略分成K个初始类。（2）进行修改，逐个分派样品到其最近均值的类中（通常用标准化数据或非标准化数据计算欧式距离）。重新计算接受新样品的类和失去样品的类的形心（均值）。（3）重复第二步，直到各类无元素进出。
KMeans算法流程KMeans算法是典型的基于距离的聚类算
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2024-03-25 04:46:26
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ISODATA算法是在k-均值算法的基础上，增加对聚类结果的“合并”和“分裂”两个操作，并设定算法运行控制参数的一种聚类算法。迭代次数会影响最终结果，迭代参数选择很重要。
①初始化
设定控制参数：
c：预期的类数；
Nc：初始聚类中心个数（可以不等于c）；
TN：每一类中允许的最少样本数目（若少于此数，就不能单独成为一类）；
TE：类内各特征分量分布的相对标准差上限（大于此数就分裂）；
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2023-07-21 18:23:07
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谱聚类（spectral clustering）是广泛使用的聚类算法，比起传统的K-Means算法，谱聚类对数据分布的适应性更强，聚类效果也很优秀，同时聚类的计算量也小很多，更加难能可贵的是实现起来也不复杂。在处理实际的聚类问题时，个人认为谱聚类是应该首先考虑的几种算法之一。下面我们就对谱聚类的算法原理做一个总结。1. 谱聚类概述 谱聚类是从图论中演化出来的算法，后来在聚类中得到了广泛的应用。
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2024-05-20 22:14:15
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OTU是什么？OTU（Operational Taxonomic Units），即操作分类单元。通过一定的距离度量方法计算两两不同序列之间的距离度量或相似性，继而设置特定的分类阈值，获得同一阈值下的距离矩阵，进行聚类操作，形成不同的分类单元。在16S测序中，将序列按照97%的相似性进行OTU聚类。OTU聚类的意义高通量测序得到的序列有几千万条，对每条序列都进行物种注释的话，工作量大、耗时，而且扩增
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2024-03-29 06:45:09
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谱聚类算法 谱聚类算法由于其算法流程简单、计算简洁与 Kmeans 算法相比不容易陷入局部最优解，能够对高维度、非常规分布的数据进行聚类。谱聚类算法是利用图谱理论来进行算法分析，思想是把数据分析问题看成是图的最优分割问题，将数据样本看成是各个数据点，然后将数据点描绘成一个图表，根据图表关系计算出相应的相似矩阵，找到一种最优分割方法计算出相似矩阵的最小特征向量，最后利用相应算法得出最后的聚类结果。
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2022-12-19 17:28:45
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