重参数技巧的简述 大家好，我是灿视。 今天来聊聊重参数技巧~ 现在说的重参数技巧主要是两方面，一种是用于生成模型中的重参数技巧，一种是目前比较火的 等合并参数的技巧。...生成模型中的重参数技巧 生成模型很多，主要包括如 , 为代表及其一系列变形的生成模型。我们今天主要聊聊 ~ 当然，不是我的老乡， 许嵩哈。 ?...对于 具体推导的细节以及其损失函数，我们后面会详细进行介绍的。这里我们只是简单介绍下 的重参数技巧。 网络结构中的重参数技巧 我这里主要也给大家分享下，在网络结构中的重参数技巧。...图 A 从结构化的角度展示了整个重参数化流程， 图 B 从模型参数的角度展示了整个重参数化流程。整个重参数化步骤如下所示： 首先通过式3将残差块中的卷积层和BN层进行融合。...一个是用于生成模型中，一个是用于网络结构中。对于生成模型，重参数技巧可以解决条件概率不可积分的问题。对于网络结构中，重参数技巧，可以加速网络的前向部署速度。 针对对应的细节，我们会单独说到。
Text2Cypher 顾名思义，Text2Cypher 做的就是把自然语言的文本转换成 Cypher 查询语句的这件事儿。...传统的 Text2Cypher 文本到查询这个领域，在大语言模型之前就一直存在这样的需求，一直是知识图谱最常见的应用之一，比如 KBQA（基于知识库的问答系统）的系统内部本质上就是 Text2Cypher...跟着，利用 Cypher 查询图谱，最后利用 LlamaIndex 和 LangChain 中的 Text2Cypher，实现了自然语言查询图谱的功能。...当然，你可以点击其他标签亲自试玩图谱的可视化、Cypher 查询、自然语言查询（Text2Cypher）等功能。 这里可以下载 完整的 Jupyter Notebook。...结论 有了 LLM，知识图谱、NebulaGraph 图数据库中的的数据中进行 Text2Cypher 从来没有这么简单过。
==true时会强制使用模型中存储的BatchNorm层均值与方差参数，而非基于当前batch内计算均值和方差。...BatchNorm层均值和方差的moving average 因此，对于随机初始化训练BatchNorm层，只需要在Proto文件中移除use_global_stats参数即可，Caffe会根据当前的Phase...每个参数接收的导数表明其应该如何变化才能使最终损失函数降低，并给定所有其它神经网络单元的状态。...参数训练过程中多层之间协调更新的问题：在其他层不改变的假设下,梯度用于如何更新每一个参数。但是，一般情况下会同时更新所有层。...这造成了很难选择一个合适的学习速率,因为某一层中参数更新的效果很大程度上取决 于其他所有层。 batch normalization可应用于网络 的任何输入层或隐藏层。
引言在深度学习算法中，参数共享（Parameter Sharing）是一种重要的技术，它通过共享模型的参数来减少模型的复杂度，并提升模型的性能和泛化能力。...本文将介绍参数共享的概念、原理以及在深度学习算法中的应用。参数共享的概念参数共享指的是在模型的不同部分使用相同的参数。...在传统的机器学习算法中，每个特征都有自己独立的参数，而在深度学习算法中，通过参数共享，多个特征可以共享同一个参数，从而减少参数的数量。...在深度学习中，我们通常认为相邻的特征之间具有相似的统计特性，因此可以使用相同的参数来处理它们。通过参数共享，模型能够更好地捕捉到数据中的局部模式，提高模型的表达能力和泛化能力。...深度学习算法中的参数共享为我们解决复杂任务提供了一种有效的方法，同时也为我们理解深度学习的工作原理提供了重要的启示。
前言 在深度学习中的参数梯度推导（五）上篇中，我们总结了LSTM的前向传播公式，在本篇（下篇）中，我们将继续完成LSTM的反向传播推导。 5.2 LSTM的反向传播推导 ? ? ? ? ?...5.3 LSTM 能改善梯度消失的原因 ? 因此，RNN中总的梯度是不会消失的。即便梯度越传越弱，那也只是远距离的梯度消失，由于近距离的梯度不会消失，所有梯度之和便不会消失。...RNN所谓梯度消失的真正含义是，梯度被近距离梯度主导，导致模型难以学到远距离的依赖关系。 ?...由于总的远距离梯度=各条路径的远距离梯度之和，即便其他远距离路径梯度消失了，只要保证有一条远距离路径（就是上面说的那条高速公路）梯度不消失，总的远距离梯度就不会消失（正常梯度+消失梯度=正常梯度）。...因此LSTM通过改善一条路径上的梯度问题拯救了总体的远距离梯度。
前言 在《深度学习中的参数梯度推导（一）上篇》中，我们总结了各常见（向量对矩阵，矩阵对向量）的导数定义。我们还学习了矩阵微分和矩阵导数的关系，以及一些常见的矩阵微分性质。...在本篇（下篇）将介绍矩阵导数中的链式法则以及专门针对标量对矩阵/向量求导的核心方法-迹技巧。最后，我们简单演习一下如何用矩阵求导来得到神经网络中的参数的梯度。...微分法求导套路小结： 使用矩阵微分，可以不对向量或矩阵中的某一元素单独求导再拼接，因此会比较方便，当然熟练使用的前提是对上面矩阵微分的性质，以及迹函数的性质牢记于心。...能做非常有用的事情，那就是通过写一个全微分公式，配合一些简单的矩阵微分的性质（后面有说），我们就能得到标量（神经网络的loss）对矩阵（参数矩阵）的微分了。...为简化起见，我们推导二层神经网络的BP算法。后面还会相继系统地介绍如何推导FNN，CNN，RNN和LSTM的参数求导。 我们运用上面学过的所有知识，来求分析一个二层神经网络的loss对各层参数的梯度。
前言 在深度学习中的参数梯度推导（二）中，我们总结了经典而基础的DNN的前向和反向传播。在本篇（上篇），我们将介绍另一经典的神经网络CNN的前向传播，并在下篇中介绍推导其反向传播的相关公式。...注意：本文默认读者已具备深度学习上的基本知识 3.1 CNN的前传 CNN大致的结构如下，包括输出层，若干的卷积层+ReLU激活函数，若干的池化层，DNN全连接层，以及最后的用Softmax激活函数的输出层...和DNN的前向传播比较一下，其实形式非常的像，只是我们这儿是张量的卷积，而不是矩阵的乘法。同时由于W是张量，那么同样的位置，W参数的个数就比DNN多很多了。...需要我们定义的CNN模型参数也和上一节一样，这里我们需要定义卷积核的个数K，卷积核子矩阵的维度F，填充大小P以及步幅S。 3.1.3 隐藏层前向传播到池化层 ?...深度学习 TO BE CONTINUED 数学 文章作者： 中国电信研究院 | 刘心唯 文章内容系作者个人观点,不代表融智未来公众号的观点或立场。
前言 在循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法中，我们总结了对RNN模型做了总结。...由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term Memory），它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业界得到了广泛的应用...由于RNN梯度消失的问题，大牛们对于序列索引位置t的隐藏结构做了改进，可以说通过一些技巧让隐藏结构复杂了起来，来避免梯度消失的问题，这样的特殊RNN就是我们的LSTM。...由于LSTM有很多的变种，这里我们以最常见的LSTM为例讲述。LSTM的结构如下图： ?...5.1.2 LSTM之遗忘门 遗忘门（forget gate）顾名思义，是控制是否遗忘的，在LSTM中即以一定的概率控制是否遗忘上一层的隐藏细胞状态。遗忘门子结构如下图所示： ? ?
前言 在深度学习中的参数梯度推导（三）上篇中，我们总结了CNN（卷积神经网络）的前向传播。在本篇（中篇）以及之后的下篇里，我们要解决CNN反向梯度的推导问题。...本篇的主要内容是给出CNN的BP推导的初步概览，以及CNN的BP推导第一步：BP通过池化层时梯度的计算公式。 注意：本文默认读者已具备深度学习上的基本知识 3.2 CNN的BP推导 ? ?...在推导过程中，需要注意的是，由于卷积层可以有多个卷积核，各个卷积核的处理方法是完全相同且独立的，为了简化算法公式的复杂度，我们下面提到卷积核都是卷积层中若干卷积核中的一个。...因为CNN前传的顺序一般是卷积-池化，所以BP推导的时候，我们先看池化的BP推导，然后在看卷积的BP推导。 ? ? ? ? ?...www.cnblogs.com/pinard/p/6519110.html https://grzegorzgwardys.wordpress.com/2016/04/22/8/#unique-identifier 深度学习
前言 在深度学习中的参数梯度推导（三）中篇里，我们总结了CNN的BP推导第一步：BP通过池化层时梯度的计算公式。本篇（下篇）则继续推导CNN相关的其他梯度计算公式。...注意：本文默认读者已具备深度学习上的基本知识 3.2 CNN的BP推导 ? 接下来我们要看看误差逆着经过卷积层会发生什么事情。 ? ? 那么在反向传播时，我们所讨论的是： ? 下面正式开始。 ?...数学上和CNN上的卷积操作的区别是，卷积核在前者需要翻转180度。 ? ? ?...这上面9个式子其实可以用一个矩阵卷积的形式表示，即： ? 一个结论是如果前向传播是valid模式的卷积运算，那么反向传播就需要做full模式的卷积操作。 接着让我们再看一个不寻常的例子2： ?...其中卷积符号代表CNN中的卷积操作，利用该定义，我们得到： ? 接着我们模拟反向求导过程： ? 实际我们可以用下面这个卷积运算来表示上面这些海量的偏导数： ? ?
对于Java新手来说，理解如何使用Spring MVC来处理查询字符串和查询参数是至关重要的。在这篇文章中，我们将介绍查询字符串和查询参数的基础知识，然后演示如何在Spring MVC中使用它们。...什么是查询字符串和查询参数？ 查询字符串是URL中的一部分，通常跟在问号（?）后面，包括一个或多个参数。每个参数由参数名和参数值组成，它们之间用等号（=）连接。多个参数之间使用和号（&）分隔。...在上面的URL中，查询参数包括：- query：它的值是springmvc，用于指定搜索关键字。- page：它的值是1，用于指定所请求的页面。- sort：它的值是asc，用于指定排序顺序。...Spring MVC提供了强大的机制来处理这些查询参数，并将它们绑定到控制器方法中，以便于在应用程序中进行处理。## 处理查询参数下面，让我们看看如何在Spring MVC中处理查询参数。...结论 Spring MVC使处理查询字符串和查询参数变得非常简单。通过使用@RequestParam注解，您可以轻松提取参数并在控制器中处理它们。
Spring MVC中的查询参数 处理可选参数 处理多个值 处理查询参数的默认值 处理查询字符串 示例：创建一个RESTful服务 结论 欢迎来到Java学习路线专栏~Java 新手如何使用Spring...在Web开发中，查询字符串是URL中的一部分，通常跟在问号（?）后面，用于传递数据给服务器。查询参数则是查询字符串中的参数名和参数值的键值对。...Spring MVC中的查询参数 Spring MVC提供了强大的功能来处理查询参数。在Spring MVC中，我们通常使用@RequestParam注解来访问查询参数。...Spring MVC允许您将查询参数标记为可选，方法是设置required属性为false。...这个参数将查询参数的名称作为键，查询参数的值作为值，放入一个Map中。
摄影：Andrik Langfield，来自Unsplash 为什么我们需要再次计算一个深度学习模型中的参数数量？我们没有那样去做。...然而，当我们需要减少一个模型中的文件大小甚至是减少模型推理的时间时，我们知道模型量化前后的参数数量是派得上用场的。（请点击原文查阅深度学习的高效的方法和硬件的视频。）...计算深度学习模型中可训练参数的数量被认为是微不足道的，因为你的代码已经可以为你完成这些任务。但是我依然想在这里留下我的笔记以供我们偶尔参考。...RNNs g, 一个单元中的FFNNs的数量（RNN有1个，GRU有3个，LSTM有4个） h, 隐藏单元的大小 i,输入的维度/大小 因为每一个FFNN有h(h+i)+h个参数，则我们有 参数数量=...5) 第二层的参数数量 = g × [h(h+i) + h] = 4 × [50(50+10) + 50] = 12,200 总的参数数量= 420 + 12,200 = 12,620 input =
前言 深度学习中，设计模型以及保证模型的正确性是首要需要考虑的。当模型设置完成时，理论上模型不存在问题，实现效果也通过计算可以复现出来。一切准备就绪后，那么接下来需要操作的就是——调参了。...正文 为什么很多人都称深度学习为炼丹？为什么丹药那么难炼？为什么为什么，因为炼丹的调料放多少不知道啊？得一个一个去尝试啊。 很多时候，模型搭建好了，但是随之而来的就是参数选择问题。...，我们使用网络搜索并不能保证直接搜索到合适的超参数中，而随机搜索则大大提高了找到合适参数的可能性。...Photo by Bergstra, 2012 上图则表明重要参数和不重要的参数在不同方法下的搜索情况，我们给了两个超参数，网格搜索只能在我们设定的一小组范围内进行，而随机搜索中的每个超参数是独立的。...而且也有很多论文其实自身并没有复现，只是理论上的实现就可以发表，神经网络在调参中不确定性因素太多，玄学深度学习名副其实。最后再强调一遍，如果超参数足够多，训练一两个月都是有可能的。
【GiantPandaCV导读】 最近拜读了丁霄汉大神的一系列重参数的论文，觉得这个思想真的很妙。能够在将所有的cost都放在训练过程中，在测试的时候能够在所有的网络参数和计算量都进行缩减。...目前网上也有部分对这些论文进行了解析，为了能够让更多读者进一步、深层的理解重参数的思想，本文将会结合代码，近几年重参数的论文进行详细的解析。...原理解释 这篇文章做的主要工作如“网络框架”中的展示的那样：将并联的三个卷积（1x3、3x1、3x3）转换成一个卷积（3x3）。...，考虑多分支的带BN的结构融合： 第一步，我们将BN层的参数融合到卷积核中 第二步，将BN层的参数融合到卷积核之后，原来带BN层的结构就变成了不带BN层的结构，我们将三个新卷积核相加之后，就得到了融合的卷积核...输入通道为c，输出通道为c，把这里的参数矩阵比作cxc的矩阵，那么深度可分离矩阵就是一个单位矩阵（对角位置全部为1，其他全部为0） ?
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。...这些参数我们是不用调的，是模型来训练的过程中自动更新生成的。...) optimizer(选择什么优化器，如SGD、RMSProp、Adam) 用诸如RMSProp、Adam优化器的时候涉及到的β1，β2等等 …… 太多了，上面是一些最常见的超参数，一般的深度学习框架就是调节这些玩意儿...具体怎么调节，在不同的场景中基本都不同，没有统一的标准说learning rate取多少比较好、epochs多少比较好，都是在在实际情况中反复试验的。...具体的细节还是需要我们在实践中不断去尝试，以及可以多看看一些成功的神经网络结构的参数都是怎么设置的，作为借鉴。 ----
我在本文中强调的问题让我更加意识到选择在优化方法中的重要性。我最初的目标是编写一个函数，用于根据 GARCH 模型中的结构性变化执行统计检验。...正如我在此演示的那样，这些检验严重依赖于对模型参数的连续估计。至少我的实验表明，参数的变化没有被标准差充分捕获，同时也存在参数估计中不可接受的高度不稳定性。...也许我们的检验所要求的连续优化可以使用先前迭代中的参数作为初始值，从而有助于防止优化计算找到离群的、局部最优而全局次优的解。 虽然这使得问题比我最初想找一个我们检验的例子更难。...回到 GARCH 模型参数估计的话题，我猜测β的不稳定性可能来自以下原因： GARCH 序列的统计性质对 α 和 β敏感，特别是 β； ω、α、β以及长期方差之间存在一个硬性的等式约束，但是在优化计算中没有体现出这种等式约束...GARCH 模型参数估计的不稳定性也引出了另一个问题，对于不可观测的波动率的建模，参数估计以及校准的结果都是值得怀疑的。所以，某些 SDE 参数的估计和校准的稳定性实验应该提上日程。
为什么要使用参数化查询呢？参数化查询写起来看起来都麻烦，还不如用拼接sql语句来的方便快捷。当然，拼接sql语句执行查询虽然看起来方便简洁，其实不然。远没有参数化查询来的安全和快捷。...今天刚好了解了一下关于Sql Server 参数化查询和拼接sql语句来执行查询的一点区别。...参数化查询与拼接sql语句查询相比主要有两点好处： 1、防止sql注入 2、 提高性能（复用查询计划） 首先我们来谈下参数化查询是如何防止sql注入的这个问题吧。...name的值做查询条件了 以上就是一个简单的例子介绍关于参数化查询如何防止sql注入。...“编译 ”并生成“查询计划”，上面两条查询语句生成的查询计划就是两条不一样的查询计划，在下面这张图片当中我们可以去尝试下执行这两条sql语句 ，结果显而易见会生成两条查询计划，Id后面所接的参数不一致。
前言 深度学习中，设计模型以及保证模型的正确性是首要需要考虑的。当模型设置完成时，理论上模型不存在问题，实现效果也通过计算可以复现出来。一切准备就绪后，那么接下来需要操作的就是——调参了。 ?...正文 为什么很多人都称深度学习为炼丹？为什么丹药那么难炼？为什么为什么，因为炼丹的调料放多少不知道啊？得一个一个去尝试啊。 很多时候，模型搭建好了，但是随之而来的就是参数选择问题。...，我们使用网络搜索并不能保证直接搜索到合适的超参数中，而随机搜索则大大提高了找到合适参数的可能性。...Photo by Bergstra, 2012 上图则表明重要参数和不重要的参数在不同方法下的搜索情况，我们给了两个超参数，网格搜索只能在我们设定的一小组范围内进行，而随机搜索中的每个超参数是独立的。...而且也有很多论文其实自身并没有复现，只是理论上的实现就可以发表，神经网络在调参中不确定性因素太多，玄学深度学习名副其实。最后再强调一遍，如果超参数足够多，训练一两个月都是有可能的。
本期作者：徐瑞龙 未经授权，严禁转载 本文承接《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》 在之前的博客《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》中，Curtis Miller 讨论了 fGarch...本文承接之前的博客，继续讨论估计参数的稳定性，这次使用的是前文中提到，但没有详尽测试的 rugarch 包。...rugarch 包的使用 rugarch 包中负责估计 GARCH 模型参数的最主要函数是 ugarchfit，不过在调用该函数值前要用函数 ugarchspec 创建一个特殊对象，用来固定 GARCH...之前的猜测是对的，样本要极端大才能保证估计的质量。 其他参数的行为。...参数估计的不稳定性集中体现在 β 身上。
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