...地址：https://arxiv.org/abs/1706.00473深度学习是一种为非线性高维数据进行降维和预测的机器学习方法。而从贝叶斯概率视角描述深度学习会产生很多优势，即具体从统计的解释和属性，从对优化和超参数调整更有效的算法，以及预...
今天看到一道题目，花了半天时间，解了出来 一个数组var meta = [1,2,[3,4,[5]],6,[7,[8,9,[10,11,[12]]]]];，通过递归的方式依次取出这个数组中的数据 1、首先，针对这道题，如果不使用递归，最简单的解法,是先对其使用string方法，...
...，把二维数据降为用1维来表示，当然，PCA通常是应用在高维数据集上。 PCA解决什么问题 假设我们有10张100 × 100像素的灰度人脸图，我们目标是要计算这10张图的主成分来作为人脸特征，这样就可以基于这个‘特征脸’进行人脸...
...真实问题和真实数据时，我们往往遇到维度高达数百万的高维数据。尽管在其原来的高维结构中，数据能够得到较好的表达，但有时候我们可能需要给数据降维。降维的需求往往与可视化有关（减少两三个维度，好让我们可以绘...
...缓慢，算法需要下降很多很多的梯度才能学会模式，用于高维预测则相当艰难。4/ 深度学习在处理约束条件方面表现很差。不同于线性规划，深度学习不容易找到能满足约束条件的解决方案。5/ 复杂模型的训练很不稳定。神经图...
...术总能做到最好（没有免费的午餐）。 5：直觉错误——高维度 过度拟合之后，机器学习中最大的问题就是维度的诅咒。这个话题是由Bellman在1961年提出的，指的是许多在低维度下工作正常的算法在输入是高维时就变得棘手。但...
...几乎不会更新，于是也卡在该鞍点 这是一维的情况，在高维的情况下（上千上万个参数），局部最小值意味着所有参数无论往哪个方向走损失都会增大，这其实是非常罕见的事情。而高维情况下的鞍点可以这样理解，即在该点...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
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大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
