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SGDR 深度学习中的学习率调度 1cycle 循环学习率 等方法引见及通常战略钻研
深度学习通常者都知道，在训练神经网络时，正确设置学习率是使模型到达良好功能的关键起因之一，学习率通常会在训练环节中依据某种调度战略进执行态调整，调度战略的选用对训练品质也有很大影响，大少数通常者驳回一些宽泛经常使用的学习率调度战略，例如阶梯......
深度学习在期间序列预测的总结和未来方向剖析
2023年是大言语模型和稳固分散的一年，期间序列畛域虽然没有那么大的成就，然而却有缓慢而稳固的停顿，Neurips、ICML和AAAI等会议都有transformer结构，BasisFormer、Crossformer、Invertedtr......
期间序列剖析的示意学习时代来了
示意学习作为深度学习中的外围，近期越来越多的被运行到了期间序列畛域中，期间序列剖析的示意学习时代曾经来了，本文为大家带来了2020年以来顶会的5篇期间序列示意学习关系的外围上班梳理，1.UnsupervisedScalableReprese......
经常使用深度强化学习预测股票 Double DQN DQN和Dueling DQN对比和代码示例 Double
step，方法，可以基于一个举措降级环境的形态，举措用整数示意，0示意持有，1示意购置，2示意发售，假设代理人选择买入，股票的收盘价将被参与到头寸列表中，一旦经纪人选择卖出，该方法计算每个未平仓头寸的利润或损失，并相应地降级利润变量，而后，......
深度学习中罕用的开源数据集
图像分类http，yann.lecun.com，exdb，mnist，MNIST数据集是机器学习和计算机视觉畛域中最驰名的数据集之一，罕用于训练各种图像处置系统，MNIST数据集蕴含了70，000张小型的黑色图像，每张图像的大小是28x28......
NVIDIA 全新颁布 Foundry AI 模型 Llama 3.1 生成式 AI 赋能环球企业打造自定义
无须置疑，生成式AI曾经成为驱动千行百业翻新与开展的关键技术，在AIGC的加持下，企业正在踊跃探求新的商业形式，提高消费效率，为用户带来愈加优质的服务体验，为了推进大模型运行的开展，进一步减速生成式AI在千行百业的落地，NIVIDA于近日正......
Faster R
让我们将张量转换为NumPy数组，我们口头这一步的要素是，在数据处置和可视化操作中，盛行的可视化库，如matplotlib，接受NumPy数组格局的数据，虽然像PyTorch这样的深度学习库经常使用张量，但这些数据必定转换为NumPy格局以......
为什么深度学习模型在GPU上运转更快
明确了，咱们如今把握了如何优化基本数组操作效率的方法，但在深度学习模型的通常中，咱们更多地须要处置矩阵和张量的操作，回忆咱们之前的示例，咱们仅经常使用了一维区块，每个区块蕴含N个线程，实践上，咱们可以口头更高维度的区块，最多可至三维，因此，......
让你的Pandas代码快得离谱的两个技巧
假设你曾经经常使用过Pandas处置表格数据，你或者会相熟导入数据、荡涤和转换的环节，而后将其用作模型的输入，但是，当你须要裁减和将代码投入消费时，你的Pandas管道很或者开局解体并运转缓慢，在这篇文章中，笔者将分享2个技巧，协助你让Pa......
试试这四种深度学习中的初级优化技术吧 假设你的PyTorch优化器成果欠佳
在深度学习畛域，优化器的选用对模型性能至关关键，只管PyTorch中的规范优化器如SGD、Adam和AdamW被宽泛运行，但它们并非在一切状况下都是最优选用，本文将引见四种初级优化技术，这些技术在某些义务中或者优于传统方法，特意是在面对复杂......