神经网络的输出，被称为头部，被设计用来产生期望的输出，例如分类或下一个单词预测。然后将矢量化的预测结果与预期结果进行比较，并使用特定的损失函数(如交叉熵)计算损失。...基于损失值，以最小化损失为目标更新每层的权值和偏差。这个更新过程从神经网络的末端开始并向起点传播。 上面就是一个简单的过程，下面才是我们主要关注的：计算是如何存储在内存中的。...3、从FP32到Int8 Int8表示[- 127,127]之间的任何数字。...然而，在这个特定的例子中差异并不大，因为我们决定只用一个小数来表示数字，另外就是对于大模型来说，参数相互很大，之间也有关系，所以四舍五入的精度丢失不会对模型的结果产生很大的影响（是不产生很大影响，不是没影响...小数字矩阵（根据论文代表 99.9% 的值）被量化，而大数字则保留在 FP16 中。 按照混合精度分解原理，对小数乘法输出进行反量化，并添加到其他输出。
此外，鉴于量化和精度损失带来的挑战，稳重还将讨论模型的下⼀步发展。...实现良好的能量和⾯积效率。这主要取决于权重和激活所使⽤的数字格式。 2. 既要⾜够精确地存储数千亿个权重，又要使⽤尽可能少的位，以便从容量和带宽的角度减少内存占⽤。这取决于⽤于存储权重的数字格式。...每个数字是80位显然是非常浪费的。你不⼀定关⼼绝对精度，你需要关⼼的是相对精度。...然而，这种方法虽然极大地减少了成本，但实际带来的性能损失要比宣称的大得多。...- 在主要计算流程之外，权重更新对精度的要求也是极高的，通常需要保持在如FP32这样更高的精度水平。
LONGTEXT 0-4 294 967 295 bytes 极大文本数据 注意：char(n) 和 varchar(n) 中括号中 n 代表字符的个数，并不代表字节个数，比如 CHAR(30)...三丶FLOAT 与 DOUBLE 差异 （单精度与双精度有什么区别） 最本质的区别：单精度，也就是 float ，在 32 位机器上用 4 个字节来存储的；而双精度double是用 8 个字节来存储的，...而双精度浮点数使用 8个字节（64位）存储空间来存储一个浮点数，包括符号位1位，阶码11位，尾数52位。...所存的数值范围不同 单精度浮点数的数值范围为-3.4E38～3.4E38，而双精度浮点数可以表示的数字的绝对值范围大约是：-2.23E308 ~ 1.79E308。...十进制下的位数不同 单精度浮点数最多有7位十进制有效数字，如果某个数的有效数字位数超过7位，当把它定义为单精度变量时，超出的部分会自动四舍五入。
精度和占用存储空间不同，浮点数的精度最高可达8位，有4个字节;双精度存储浮点数的精度最高可达18位，有8个字节。 3、什么叫做堆表（Heap tables）？ -在内存中找到堆表。...-在BLOB排序和比较中，对BLOB值区分大小写。 -在TEXT文本类型中，不区分大小写进行排序和比较。 11、MyISAM表是如何存储的? MyISAM表以三种格式存储在磁盘上。...13、如何在MySQL中连接字符串? 使用- CONCAT (string1, string2, string3) 14、如何在Mysql中获得当前日期?...可以用来匹配任何单个字符。“|”可以用来匹配这两个字符串中的任何一个。 如何在MySQL中将表导出为XML文件?...- SQL被称为标准查询语言，顾名思义，它是一种用于与数据库交互的语言，如MySQL。 - MySQL是一种存储各种类型数据并保证其安全的数据库。需要一个PHP脚本来存储和检索数据库中的值。
本文中，研究者提出了剪枝技术 SparseGPT，可以一次性修剪至少 50% 的稀疏性，而无需任何重新训练，并且准确率损失最小。...例如，性能最好的 GPT-175B 模型约有 1750 亿参数，以半精度（FP16）格式计算，总计至少占 320GB（计算 1024 的倍数）的存储空间，所以需要至少 5 个 A100 GPU，且在推理时...1750 亿参数变量中剪枝到高达 60% 的均匀分层稀疏性，而几乎不会损失精度。...具体来说，修剪权重的右边（深蓝色部分）将被更新以补偿修剪错误，而未修剪的权重不生成更新（浅蓝色部分）。 下图是完整算法伪代码： 实验结果 该研究进行了多项实验。...图 5（右）将 SparseGPT 50% + 4 位数字与最先进的 GPTQ 3 位数字进行比较。
打印结果如下 精度损失问题浅谈 对于一个浮点数来说，存到内存上去要转换为二进制，而有些浮点数如0.5就能直接转换为二进制0.1，而对于有些浮点数来说是一直求不到完整的，如3.14，会一直求下去，而其小数内存是有限的...，所以必须得把后面的给切割了，这就造成了会有精度损失。...比如我们写了个3.14，但因为其二进制一直求不到完整的，出现精度损失情况，计算机存的大小就不等于3.14，从而在之后的计算中会出现误差。 所以在进行浮点数比较时， 因为精度损失的情况。...所以浮点数进行比较时我们都是设置一个范围如-0.000001精度损失所带来的问题。...下面是精度损失带来的问题，因为精度损失造成了不同的结果 我们只需要知道浮点数存在精度损失这种现象以及预防这种现象所出现的结果就行了，不需要太过深究它（你花费大量时间到最后都可能搞不懂，因为现在我们学的水平还很低
让我们通过一个例子来探讨这个问题: 所有可以表示货币数量(以美元和美分计)的浮点值都不能准确地存储在内存中。因此，如果我们想存储0.1美元(10美分)，float/double就不能存储它原来的样子。...这是精度的损失(或意义的损失)。 损失的原因 浮点算术 在计算中，浮点运算(FP)是一种使用公式化的实数表示法作为近似来支持范围和精度之间的权衡的算法。...例如，在base-10中，1/2有一个终止展开(0.5)，而1/3没有(0.333…)。在base-2中，只有分母是2的幂(如1/2或3/16)的理性终止。...任何分母上除2外有质数因子的有理函数都有无限的二元展开式。这意味着，如果以十进制格式编写的数字看起来很短且精确，那么在转换为二进制浮点数时可能需要近似处理。...如何格式化BigDecimal值而不获得结果中的求幂并去掉后面的0呢如果我们在使用BigDecimal时没有遵循一些最佳实践，我们可能会在计算结果中得到求幂。
DECIMAL 数据类型用于精度要求非常高的计算中，这种类型允许指定数值的精度和计数方法作为选择参数。精度在这里指为这个值保存的有效数字的总个数，而计数方法表示小数点后数字的位数。...比如语句 DECIMAL(7,3) 规定了存储的值不会超过 7 位数字，并且小数点后不超过 3 位。...另外如果插入值的大小写与集合中值的大小写不匹配，MySQL 会自动使用插入值的大小写转换成与集合中大小写一致的值。 ENUM 类型在系统内部可以存储为数字，并且从 1 开始用数字做索引。...SET 类型可以从预定义的集合中取得任意数量的值。并且与 ENUM 类型相同的是任何试图在 SET 类型字段中插入非预定义的值都会使 MySQL 插入一个空字符串。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
DECIMAL类型的精度由用户定义，可以指定总的数字位数（M）和小数点后的数字位数（D）。DECIMAL类型在存储时不会发生任何近似或舍入错误，因此适用于财务和精确计算等场景。...数据精度说明 浮点数据精度 浮点数据（如FLOAT、DOUBLE等）在计算机中采用科学记数法的方式存储，包括一个尾数（有效数字）和一个指数（表示小数点的位置）。浮点数的精度主要由尾数的位数决定。...定点数据精度 定点数据（如DECIMAL等）在计算机中采用固定小数点位置的方式存储，即小数点位置是固定的，不会随着数值的变化而变化。定点数的精度由其小数位数确定。...精度误差说明 浮点数据精度误差 浮点数据（如FLOAT、DOUBLE等）在计算机中采用科学记数法表示，其精度误差主要来源于以下几个方面： 表示误差： 浮点数采用二进制表示，而某些十进制小数在二进制下无法精确表示...注意事项 精度损失：浮点和定点数据类型在存储和计算时可能会产生精度损失。因此，在需要高精度计算的场景中，应谨慎使用浮点和定点数据类型。
当我们输入一个段落时，这个模型会提示下一个单词，它只依赖于前一个单词，而不依赖于它之前的任何单词。马尔科夫链模型之前在一个类似的段落上进行训练，其中给定单词的下一个单词存储在训练数据中的所有单词上。...例如，如果属于其中一个类的数据在数量上比属于另一个类的数据少得多，那么传统的精度将在较小的类中占很小的百分比。如果只有5%的示例属于较小的类，而模型将属于其他类的所有输出分类，精度仍然在95%左右。...但这是错误的。为了解决这个问题，我们可以这样做 使用其他方法来计算模型性能，如精度/召回率，F1评分等。...15、描述不同的正则化方法，如L1和L2正则化 有3种重要的正则化方法如下- L2正则化-(Ridge回归)-在L2正则化中，我们将所有权重的平方和，乘以一个值lambda，加到损失函数。...这是一个逻辑上的错误，即专注于支持幸存某些过程的方面，而忽略那些因为它们不突出而不起作用的方面。这可能会以各种不同的方式得出错误的结论。 39、什么是选择偏差（Selection bias）?
由于我们可以有无限精确的数字(想象一下π) ，但存储它们的空间是有限的，我们必须在精确度(在舍入数字前，我们可以在数字中包含的小数的数量)和大小(我们用来存储数字的位数)之间做出妥协。...如果你正在使用带有张量核的 GPU 进行训练，而没有使用混合精度训练，你不可能从你的显卡中得到100% 的回报！...最佳乘数也很可能随着时间的推移而改变，因为通常在训练开始时的梯度要比训练结束时大得多。如何在不给用户另一个需要调整的超参数的情况下找到最佳的损失乘数？...所有模型的收敛都是一致的，即没有一个模型发现混合精度网络和原网络在训练损失上有任何差异。...由于前馈网络非常小，混合精度训练对它没有任何好处。 UNet 是一个中等规模的卷积模型，共有7,703,497个参数，从混合精度训练中得到了显著的好处。
在本教程中，您将了解如何在 Python 中开发多项逻辑回归模型。 完成本教程后，您将了解： 多项逻辑回归是逻辑回归的扩展，用于多类分类。...注意：鉴于算法或评估程序的随机性，或数字精度的差异，你的结果可能会有所不同。考虑把这个例子运行几次，然后比较平均结果。...注意：鉴于算法或评估程序的随机性，或数字精度的差异，你的结果可能会有所不同。考虑将这个例子运行几次，并比较平均结果。...注意：鉴于算法或评估程序的随机性，或数字精度的差异，你的结果可能会有所不同。考虑多运行几次这个例子，并比较平均结果。...多项式Logistic回归的L2惩罚与准确率的箱线图 概括 在本教程中，您了解了如何在 Python 中开发多项逻辑回归模型。 你有任何问题吗？ 在下面的评论中提出您的问题，我们会尽力回答。
“代表”被存储在码本（codebook）之中，而原权重矩阵只需记录各自“代表”的索引即可，从而极大地降低了存储开销。这种思想可类比于经典的词包模型（bag-of-words model）。...之后对该权重向量的元素进行 \(k\) 个簇的聚类，这可借助于经典的 k-均值（k-means）聚类算法快速完成： 这样，只需将 \(k\) 个聚类中心（\(c_j\)，标量）存储在码本中，而原权重矩阵则只负责记录各自聚类中心在码本中索引...总结 参数量化是一种常用的后端压缩技术，能够以很小的性能损失实现模型体积的大幅下降，不足之处在于，量化的网络是“固定”的，很难对其做任何改变，同时这种方法通用性差，需要配套专门的深度学习库来运行网络。...这里，权重参数从浮点转定点、二值化等方法都是是试图避免浮点计算耗时而引入的方法，这些方法能加快运算速率，同时减少内存和存储空间的占用，并保证模型的精度损失在可接受的范围内，因此这些方法的应用是有其现实价值的...在普通神经网络中，一个参数是由单精度浮点数来表示的，参数的二值化能将存储开销降低为原来的 1/32。
“代表” 被存储在码本（codebook）之中，而原权重矩阵只需记录各自 “代表” 的索引即可，从而极大地降低了存储开销。这种思想可类比于经典的词包模型（bag-of-words model）。...这样，只需将 kk 个聚类中心（cjcj，标量）存储在码本中，而原权重矩阵则只负责记录各自聚类中心在码本中索引。...3.1 总结 参数量化是一种常用的后端压缩技术，能够以很小的性能损失实现模型体积的大幅下降，不足之处在于，量化的网络是 “固定” 的，很难对其做任何改变，同时这种方法通用性差，需要配套专门的深度学习库来运行网络...这里，权重参数从浮点转定点、二值化等方法都是是试图避免浮点计算耗时而引入的方法，这些方法能加快运算速率，同时减少内存和存储空间的占用，并保证模型的精度损失在可接受的范围内，因此这些方法的应用是有其现实价值的...在普通神经网络中，一个参数是由单精度浮点数来表示的，参数的二值化能将存储开销降低为原来的 1/32。 2.
帮你评估知识点的掌握程度，获得更全面的学习指导意见，交个朋友，不走弯路，少吃亏！ ---- 最近公司在研发分布式高性能的云计算平台，其中涉及到了 AI 方面的处理。...配置对象包含以下两个属性：损失和优化器。 Mind Mind 使用 JavaScript 编写脚本，是一个绝对灵活的神经网络库，可以处理浏览器和 Node.js 以做出更好的预测。...该库最重要的特点是它完全依赖于浏览器，因此根本不需要任何其他特殊软件，如 GPU、编译器。ConvNetJS 也支持 Node.js。...ML5.js ML5.js 是一个完全打包的综合开源库，用于使用 Node.js 和浏览器进行机器学习。。 它基于 TensorFlow 构建，没有任何外部依赖项。...使用 Keras 构建的机器学习模型可以在浏览器中运行。尽管模型也可以在 Node.js 中运行，但只有 CPU 模式可用。不会有 GPU 加速。
“代表”被存储在码本（codebook）之中，而原权重矩阵只需记录各自“代表”的索引即可，从而极大地降低了存储开销。这种思想可类比于经典的词包模型（bag-of-words model）。...这样，只需将 k 个聚类中心（ ，标量）存储在码本中，而原权重矩阵则只负责记录各自聚类中心在码本中索引。...总结 参数量化是一种常用的后端压缩技术，能够以很小的性能损失实现模型体积的大幅下降，不足之处在于，量化的网络是 “固定” 的，很难对其做任何改变，同时这种方法通用性差，需要配套专门的深度学习库来运行网络...这里，权重参数从浮点转定点、二值化等方法都是是试图避免浮点计算耗时而引入的方法，这些方法能加快运算速率，同时减少内存和存储空间的占用，并保证模型的精度损失在可接受的范围内，因此这些方法的应用是有其现实价值的...在普通神经网络中，一个参数是由单精度浮点数来表示的，参数的二值化能将存储开销降低为原来的 1/32。 2.
这时就出现了decimal和numeric，它们使用其他方式存储小数，是精度更高的浮点数，不会出现精度丢失现象，但是,运算速度会变慢,占用的空间也更多 数值类型可以指定为无符号（unsigned）...金钱，价格等所代表的数据类型 数据库中往往会存储金钱，价格这类数据，那么会用什么数据类型去存储呢？...有些人可能以为金钱，价格这种会涉及到分，所以为小数，但小数存在精度损失，那么用decimal就不会精度损失了，可是decimal太慢了，那么该怎么办呢？...6.Null代表什么及其运算 在Java中，null代表不指向任何地方。 而在mysql中，null代表空值，不填的话就是null。 null 参与各种运算,结果还是 null。...如null＋68=null；
这些计算量大大增加了模型在实际部署和执行过程中的成本。内存占用大：由于神经网络模型的参数量大、计算量大，因此在推理过程中需要大量的 NPU 内存来存储模型参数、中间计算结果等。...这使得在量化过程中需要考虑如何在减小模型尺寸和计算成本的同时，尽量保持模型的精度和性能。部署神经网络时，我们希望网络越小越好，来降低部署成本，于是就需要模型量化等压缩手段。...低比特数的影响：将模型从高比特数（如 16 位）量化为低比特数（如 4 位）会导致更大的精度损失。随着比特数的减少，模型的表示能力下降，因此需要在精度和模型大小之间找到平衡点。...模型大小对精度的影响：模型大小与精度之间存在一种权衡关系。一般来说，模型越小，其表达能力和容纳参数的能力也越有限，因此在量化过程中，对于较小的模型，精度损失可能会更加显著。...静态离线量化也是一种在训练完成后将模型参数转换为低比特表示的方法，但与动态离线量化不同的是，静态离线量化中的量化参数是在转换过程中固定的，而不是根据输入数据动态调整的。
的二进制是一个无限循环小数，而这种数字在计算机中是无法精确表示的。...所以，当使用BigDecimal(Double)创建一个的时候，得到的BigDecimal是损失了精度的。而使用一个损失了精度的数字进行计算，得到的结果也是不精确的。...Char可以存储一个汉字吗 在Java中，使用的是编码时Unicode，因此char类型使用16位来表示，可以存储任何在Unicode字符集出现的字符。...Java中的注解是干嘛的 Java 注解用于为 Java 代码提供元数据。作为元数据，注解不直接影响你的代码执行，但也有一些类型的注解实际上可以用于这一目的。...，如类、方法、字段等。
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