在最近的项目中，我遇到了一个名为“diffusion 手推”的问题。这是一个涉及到数据分发和更新的复杂问题，特别是在分布式系统中。这个问题影响了我们的业务流程，导致数据延迟和同步问题。
## 问题背景
随着业务的扩展，我们的系统需要处理越来越多的并发请求。其中，数据的分发与同步成为了关键。我们在处理数据之间的实时更新时，出现了延迟和崩溃的问题，这直接影响了用户体验，并且造成了重要数据的丢失。
GB, 梯度提升，通过进行M次迭代，每次迭代产生一个回归树模型，我们需要让每次迭代生成的模型对训练集的损失函数最小，而如何让损失函数越来越小呢？我们采用梯度下降的方法，在每次迭代时通过向损失函数的负梯度方向移动来使得损失函数越来越小，这样我们就可以得到越来越精确的模型。 假设GBDT模型T有4棵回归树构成：t1，t2，t3，t4，样本标签为Y（y1,y2,y3,.....yn）设定该模型
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2024-10-28 17:15:50
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手稿，只是能激发引导自己的思路，助力快速理解复习。数学上，某些矩阵形状没有那么严谨，但是逻辑正确。一次写过，字体，排版也比较随意。这种版本才能保存灵感吧～自我逻辑清晰不啰嗦，但是客观排版可能影响逻辑理解。 红色部分提示，多思考一下，你一定会get到一个思路清晰的BP。
原创
2021-05-24 16:34:47
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如果在以词为基本单元输入的自然语言处理任务中，都避免不了使用词的表示，词的表示有很多种，这里主要介绍的就是词向量，word2vec是目前比较通用的训练词向量的工具，使用Gensim模块，可以使词向量的训练变的简单，那么我们知道对于word2vec来说，不论的Skip-Gram models还是CBOW models，他们的输入以及输出都是以单词为基本单位的，只是他们对应的输入以及输出不一样：CBO
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2024-09-26 06:57:15
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反向传播学习神经网络将近一年了。当初感觉一直难以理解的梯度下降，反向传播算法，终于在今这个特殊的时候，有了新的深刻认识。这次博客用来记录我的学习成长，也希望能帮助那些这部分内容没掌握好的朋友。这部分内容属于我的个人从不懂到懂的理解过程，会很通俗！学习基础需要神经网络的基础需要对函数的求偏导，链式法则正向传播 我的这个图可能和网上其他图可能不一样，为了方便初学者理解，我将中间的激活函数取消，将最后的
反向传播概述反向传播算法最初在 1970 年代被提及，但是人们直到 David Rumelhart、Geoffrey Hinton 和 Ronald Williams 的著名的 1986 年的论文中才认识到这个算法的重要性。需要假设2的原因是，要把代价函数与神经网络输出联系起来，进而与神经网络的参数联系起来。符号定义 反向传播算法 正如我们上面所讲的，反向传播算法对一个训练样本计算代价函数
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2024-05-09 09:04:54
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这里面可以理解为有两层映射关系，首先 从 8位二进制数，映射到0~255的十进制数，这层映射关系，就是二进制数和十进制数的正常转化，然后第二层是其中的 0 和 255 对应两种特殊情况，而1-254则依次对应-126-127...
原创
2023-01-16 10:52:20
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反向传播的重要性不必多说，手推也是必备基础，大厂面试要求用numpy实现一下BP也是经常的事。下面以一个简单的两层网络为例（简单1、t2）：Ground...
原创
2024-04-11 14:36:43
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1. 本文简介本文依照港科大开源的代码和论文 文章主要内容：对无人机集群实现协同定位。参与融合的定位因子有以下4点全向鱼眼相机的VIO定位：VINS-Fisheye
基于地图定位：视觉特征点协同建图基于UWB协同定位：节点间测距视觉检测定位2.论文框架3.算法安装与环境配置3.1 创建工作空间备注：3.2中安装插件cv_bridge中也创建过，不要重复创建，用一个即可mkdir -p GDPt_w
我成了第一次完整的手推下来BP的过程,吓得赶集记录下来,emmmnnnn话说不手推的话还能脚推
原创
2021-01-17 16:58:01
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一、神经网络代价函数深入理解：逻辑回归中的代价函数形式为：$J(\theta )=-\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\left [ y^{(i)}log(h_\theta(x^{(i)}))+(1-y^{(i)})log(1-h_\theta(x^{(i)})) \right ] + \frac{\lambda}{2m}\sum_{j=1}^{n}\theta_j^2$神经网络中
前景回顾： 【手把手TensorFlow】一、从开始使用TensorFlow到弄清楚“搭建神经网络套路” 【手把手TensorFlow】二、神经网络优化 【手把手TensorFlow】三、神经网络搭建完整框架+MNIST数据集实践【手把手TensorFlow】四、输入手写数字并输出识别结果全连接 NN：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。 参数个数：∑
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2024-01-11 23:35:14
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交叉熵（CrossEntropy）是常见的损失函数，本文详细推导一下它的梯度，面试大厂或者工程实践中都可能会用到。前向传播假设分类任务类别数是，隐层输出是维向量，标准的one-hot向量是，正确的类别是。那么交叉熵损失可以定义为：其中，，
原创
2022-11-28 17:35:49
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采用 sigmoidsigmoidsigmoid 为激活函数，当反向传播使用 链式法则 的时候会有连乘，就会出现梯度
原创
2022-07-18 11:25:33
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LR 求最好的w,b可以产生Training Data，定义 f_w,b=P_w,b(C1|X) 为对于一个实例类标签为C1的概率 其似然函数就是将所有的 f_w,b相乘 交叉熵用来度量 p 分布和 q 分布有多接近 ...
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2021-10-05 20:47:00
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原创 lightcity 光城 2018-12-05手推Assignment2中BN反向传播0.说在前面或许有些人对于上一节说的BN推导没有深入理解，那么本节则从一篇非常好的论文中来实践带大家手推一遍，与此同时，完成Week6的作业！下面第二篇是我总结的numpy在cs231n中使用及一些常见用法，建议手敲！对于本节内容，请各位拿出纸与笔，下面一起来实战吧！1.Paper这里推荐一篇论文，非常值得
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2021-03-18 14:30:17
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