标准差
前几天在服务器上跑代码，碰见了一个新手级问题，却不好发现 具体而言就是服务器显卡报：out of memory这时候运行nvidia-smi查看显卡状态，发现显卡基本没有占用 进入python中import torch torch.rand(3).to.('cuda:0')测试显卡，依然报out of memory 但这时ps -aux | grep python后发现后台挂着好几个进程 应该是这
计算图(等待编辑中)Affine层softmax函数直接使用该函数会导致溢出，用下面函数替换误差反向传播误差反向传播算法仅仅是一种在神经网络的训练过程中用来计算梯度的方法，它能够计算损失函数对网络中所有模型参数的梯度，这个梯度会反馈给某种学习算法，例如梯度下降法，用来更新权值，最小化损失函数。步骤一：设置模型参数初始值步骤二：正向计算预测值 使用模型参数初始值和输入值ｘ，逐层计算，得到神经网络的预
继承以下是一段伪代码from torch import nn.model class MODEL(nn.model): # 继承了nn.mdoel类，可以自定义部分函数 def forward(self,x): x = self.linear1(x) x = self.batchnormal1d1(x) x = self.relu1(x) return
哈夫曼树Huffman tree一句话解释，哈夫曼树将一个softmax的多分类问题转换成了多个logistic的二分类问题 以连续词袋模型（CBOW）为例，输入多个词向量，输出层则输出最可能的w，最简的实现自然是softmax，但为了计算难度，使用哈夫曼树简化计算 为从根节点到词汇w 叶子节点对应的路径 表示中第j个节点对应的编码，而表示路径中的参数向量 根据上述定义，我们可以写出基于Hiera
用梯度上升算法进行Logistic回归$w=w+\nabla{f(w)}$对应代码如下import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets import make_classification data_1, labels = make_classification(n_samples=400, n_f
遗传算法（Genetic Algorithm）是一种基于自然选择原理和自然遗传机制的启发式搜索算法。该算法通过模拟自然界中生物遗传进化的自然机制（选择、交叉和变异操作），将好的遗传基因（最优目标）不断遗传给子代，使得后代产生最优解的概率增加示例代码如下：# 导入所需的库 import random import math import numpy as np # 定义目标函数 de
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