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矩阵归一化前沿信息_matlab归一化处理(2024年11月实时热点)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

矩阵归一化

Transformer揭秘：自注意机制亲爱的学习者们，周末好！𐟑‹ 今天，我们将继续探索Transformer模型中的自注意力机制，这是一项非常核心的技术。𐟔 首先，让我们回顾一下自注意力的计算公式： Z = softmax(Q 㗠K^T / sqrt(d)) 㗠V 这个公式看起来可能有点复杂，但我们可以一步步拆解它。𐟧銊1️⃣ Q 㗠K^T：这是计算Attention Score的关键步骤。Q和K分别是查询和键矩阵，它们的乘积将产生一个注意力分数矩阵。 2️⃣ / sqrt(d)：这里，d是QK矩阵的列数，也就是向量的维度。这个除法操作是为了调整分数的大小，使其更加稳定。 3️⃣ softmax函数：这个函数将注意力分数矩阵归一化，使其每一行的和为1，这样我们就可以得到一个概率分布。 4️⃣ 㗠V：最后，我们将归一化后的分数矩阵与V矩阵相乘，得到最终的Attention矩阵。这个矩阵将包含每个输入元素对输出元素的贡献。通过这些步骤，我们就能理解自注意力机制的核心思想：每个输入元素都会根据它与所有其他元素的相似性来决定其在输出中的权重。𐟌 至此，我们的自注意力机制讲解就告一段落啦！希望你们能通过这个系列的学习，对Transformer模型有更深入的理解。𐟎‰ 再次恭喜你们，成功解锁新的知识领域！𐟌Ÿ

如何调试和修改深度学习神经网络代码？𐟤” 如果你想调整深度学习神经网络的代码，首先需要对整个程序结构有充分的了解。以Pytorch为例，整个程序大致分为两个部分：Dataloader和数据网络（继承nn.Module父类）。这两部分是解耦的，因此可以分开调试。 𐟖䄡taloader部分要修改数据，就需要调整Dataloader。按照Pytorch的默认写法，只需重写Dataset类。这个类中的getitem函数负责从硬盘读取数据，只需确保它正确实现即可。预处理和数据增强通常也在这里进行。对于更复杂的需求，可能需要修改batch_sampler（如实现正负样本均衡）或collect_fn函数。修改完Dataloader后，可以单独测试它，检查生成的tensor是否符合预期，维度和dtype是否正确。对于图像数据，还可以可视化预处理和数据增强的效果。 𐟖䧽‘络部分网络部分与Dataloader完全解耦，因此调试技巧之一是用tensor.rand([B,C,H,W])进行测试，无需关注原本的训练代码。网络的代码通常由卷积层、线性层、激活函数、归一化层以及矩阵计算（如torch.matmul, torch.reshape）组成。为了调参方便，开源代码不会直接复制粘贴一堆nn.Conv，而是使用make_layer等函数，这样网络规模可以通过参数设置。不过，这样做会导致网络结构不那么直观。为了直观地查看网络结构，可以打印网络并遍历其named_parameters()，查看参数的大小。然后单步调试代码，查看网络类的构造函数，找出每个层是由哪个类或函数生成的。了解这些后，就可以知道如何修改网络了。最后，大胆尝试修改代码，不要害怕出错！𐟒ꀀ

xgboost 今天我们来聊聊如何用Python构建一个XGBoost机器学习模型。这个过程其实并不复杂，但需要一些数据处理的技巧和数学基础。下面我会一步一步带你走完整个流程。数据准备 𐟓Š 首先，你需要加载和预处理你的数据。这通常包括清洗、转换、标准化或归一化等步骤。然后，把数据分成训练集和测试集，这是为了评估模型的性能。创建DMatrix 𐟓折GBoost使用一种叫DMatrix的数据结构来存储和优化数据访问。DMatrix能有效地处理稀疏数据，还支持直方图近似和并行计算，简直是神器。设置参数 ⚙️ 接下来，你需要定义模型的参数，比如学习率（eta）、树的最大深度（max_depth）、最小叶子节点样本数（min_child_weight）、正则化参数（gamma和lambda）、树的数量（n_estimators）等等。这些参数的选择对模型的性能至关重要。初始化模型 𐟌𑊥ˆ始化一个空的XGBoost模型，为接下来的训练做准备。迭代训练 𐟔„ 对于每个迭代步（或者说每棵树）：计算梯度和Hessian矩阵：对于回归问题，梯度是真实值与当前模型预测值之间的差；对于分类问题，通常使用损失函数的负梯度。Hessian矩阵是损失函数关于预测值的二阶导数。使用贪心算法构建决策树：对每个特征和可能的分割点，计算它们的增益（基于梯度和Hessian矩阵）。选择增益最大的特征和分割点进行分裂。重复这个过程，直到达到最大深度或者满足停止条件（如叶子节点中的样本数量小于某个阈值）。更新模型：将新构建的决策树以学习率乘以其增益的方式加到现有模型中。正则化 𐟛᯸ 在每次迭代后，对模型进行正则化，以防止过拟合。正则化项包括叶子节点权重的L2正则化和树的结构复杂性的惩罚。剪枝 ✂️ 可选步骤：在训练过程中，可以应用预剪枝和后剪枝策略来减少模型的复杂性和过拟合风险。预测 𐟎𝿧”訮�ƒ好的模型对新的数据进行预测。预测结果是所有树的输出的累加。评估 𐟓Š 最后，用测试集来评估模型的性能。可以选择合适的评估指标，如准确率、查准率、查全率、F1分数、AUC-ROC曲线、均方误差（MSE）等。调优 ⚙️ 还可以通过调整模型参数、增加树的数量、改变特征的重要性等方式进一步优化模型。步骤5、6、7可以通过调包实现，详细的代码可以参考图示。希望这些信息对你有所帮助！

Excel搞定！CRITIC法评方案 𐟓Š 评价方法—CRITIC权重法： CRITIC法是一种基于指标数据对比强度和指标间冲突性来综合衡量指标重要性的客观赋权法。以下是利用Excel进行CRITIC权重评价的步骤： 1️⃣ 计算每一列评价指标的均值和标准差。 2️⃣ 构建相关矩阵。 3️⃣ 通过相关矩阵计算冲突性，得到每个评价指标的冲突值。 4️⃣ 计算CRITIC权重C及归一化权重w。 5️⃣ 利用归一化后的权重对每个待评价方案的评价指标进行加权计算，得到综合得分。通过这些步骤，你可以轻松在Excel中对待评价方案进行评价，并进行统计说明与描述。

「英伟达全新nGPT使训练速度暴增20倍」【有望改写AI未来！NVIDIA全新nGPT使训练速度暴增20倍】快科技10月20日消息，据媒体报道，NVIDIA的最新研究可能彻底改变AI的未来，其研究团队提出了一种名为归一化Transformer（nGPT）的新型神经网络架构。这一架构在超球面（hypersphere）上进行表示学习，能够显著提升大型语言模型（LLM）的训练速度，最高可达20倍，同时保持了模型的精度。 nGPT架构的核心在于将所有向量，包括嵌入、多层感知机（MLP）、注意力矩阵和隐藏状态，归一化为单位范数。这种归一化处理使得输入的token在超球面表面上移动，每一层模型都通过位移来贡献最终的输出预测。实验结果表明，nGPT在训练时所需的步骤比标准Transformer模型减少了4到20倍，具体加速效果取决于序列长度。例如，在1k上下文中，训练速度提高了4倍；在4k上下文中，提高了10倍；而在8k上下文中，更是提高了20倍。研究人员指出，nGPT的优化路径从超球面上的点开始，通过位移来贡献最终的输出预测，其中位移量由MLP和注意力模块定义。这种方法不仅提高了训练速度，还增强了模型的稳定性。

机器学习入门指南：从零开始到实战嘿，想入门机器学习的小伙伴们！这本书《机器学习实战》绝对是你的不二选择。虽然我不打算给你具体的代码，但我会给你一些实用的建议，帮助你更好地理解机器学习。数学基础：线性代数、概率论和统计学 𐟓š 首先，数学基础是关键。线性代数、概率论和统计学是机器学习中常用的数学概念。比如，矩阵乘法、特征向量和特征值这些线性代数的知识，还有假设检验、置信区间和回归分析这些统计学的概念，都是你必须要掌握的。了解这些概念有助于你理解模型背后的原理。统计学：假设检验、置信区间和回归分析 𐟓ˆ 统计学在机器学习中占据重要地位。掌握假设检验、置信区间和回归分析等基本概念，能帮助你理解模型的稳定性和可靠性。这些知识会让你在设计和评估机器学习算法时更加得心应手。线性代数：矩阵运算和特征工程 𐟧䚦œ𚥙襭椹算法都涉及到矩阵运算，因此对线性代数有基本的了解是必要的。矩阵乘法、特征向量和特征值这些概念，都是你在进行特征工程和模型训练时需要用到的。概念性理解：监督学习、无监督学习和强化学习 𐟎†解机器学习的基本概念是基础。你需要了解监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型的算法，比如决策树、支持向量机和神经网络的工作原理和适用场景。模型评估和选择：准确率、精确度和召回率 𐟓Š 学习如何评估模型的性能是非常重要的。你需要了解常见的评估指标，如准确率、精确度、召回率和F1分数。同时，了解模型选择的方法，避免过拟合和欠拟合，也是提高模型性能的关键。特征工程：数据预处理和标准化 𐟛 ️ 特征工程是机器学习中非常重要的一环。你需要学习如何对数据进行预处理和特征工程，包括数据的清理、缺失值处理、标准化和归一化等技术。这些步骤能帮助你更好地训练模型。深度学习：神经网络和反向传播 𐟌 深度学习是机器学习的一个重要领域。你需要了解神经网络结构、激活函数和反向传播等基本原理。对常见的深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），有一定的了解也是非常重要的。实践项目：理论到实战的转换 𐟚€ 理论学习很重要，但实践项目更是关键。通过参与实际项目，你可以更好地理解如何应用机器学习算法解决实际问题。这样，你不仅能巩固理论知识，还能积累实战经验。持续学习：跟上机器学习的发展 𐟌𑊦œ𚥙襭椹领域发展迅速，新的算法和技术不断涌现。保持对新知识的敏感性，参与社区、博客和研讨会，不断更新自己的知识，是每个机器学习从业者的必备素质。希望这些建议能帮到你，祝你在机器学习的道路上越走越远！𐟚€

层次分析法：如何做决策？层次分析法是一种处理复杂多目标决策问题的方法。它把一个复杂的问题分解成多个层次，每个层次都有不同的目标和准则。然后，通过一些数学计算，找出每个层次中各个元素的重要性，最终确定最优方案。具体来说，层次分析法把决策问题分成几个层次：总目标、子目标、评价准则，直到具体的备选方案。每个层次都有自己的权重，通过求解判断矩阵的特征向量，可以找出每个元素对上一层目标的权重。最后，把这些权重加起来，得到每个备选方案对总目标的最终权重。权重最大的方案就是最优方案。这种方法特别适合那些目标系统有分层交错评价指标，而且目标值难以定量描述的决策问题。比如，你需要在几个方案中选择一个最佳方案，而这些方案在不同的评价标准下有不同的优劣程度。层次分析法可以帮助你权衡这些因素，找出最优解。具体操作时，你需要构造一个判断矩阵，找出它的最大特征值和对应的特征向量。把这些特征向量归一化后，就能得到每个指标对上一层指标的相对重要性权值。这样，你就能比较不同方案在不同评价标准下的优劣程度，最终确定最优方案。总的来说，层次分析法是一种非常实用的决策工具，特别适合那些复杂且难以量化的问题。通过这种方法，你可以更加全面地考虑各种因素，做出更加明智的决策。

一文搞懂深度学习中的卷积操作卷积是深度学习里一个非常基础但重要的概念，它在图像处理、自然语言处理和信号处理等领域都有广泛的应用。今天我们就来聊聊什么是卷积，以及它在深度学习中的作用。卷积的基本概念 𐟓 卷积其实是一种数学运算，简单来说就是把一个小矩阵（卷积核）在另一个大矩阵（输入图像）上滑动，然后在每个位置上对输入矩阵的对应部分进行特定的运算。这个过程就像是拿个刷子在墙上刷漆，刷子的大小和步长决定了最后的效果。计算方法 𐟧卷积的计算过程其实也不复杂，主要有以下几个步骤：把卷积核放在输入图像的第一个位置上。把卷积核和对应的输入像素值相乘，然后把这些乘积加起来，得到一个输出值。把卷积核向右移动一个步长，重复步骤1和2。一直重复这个过程，直到卷积核移动到输入图像的最后一个位置，得到最后一个输出值。参数选择 𐟔犊在进行卷积运算时，有几个重要的参数需要选择：卷积核的大小：这个要根据具体的任务和输入数据来定。小的卷积核能提取到更多的细节信息，而大的卷积核则能提取到更多的全局信息。步长（Stride）：步长是卷积核在输入矩阵上滑动的距离，通常设置为1或2。步长越大，输出的特征图就越小。填充（Padding）：当步长不为1时，输入和输出特征图的边缘会出现不匹配的情况。为了解决这个问题，我们可以在输入特征图的边缘添加额外的像素，这就是填充。实现注意点 𐟓 选择合适的框架和库：根据自己的需要，选择适合自己的深度学习框架和库可以大大减少编程时间和难度。数据预处理：在进行卷积运算之前，需要对输入数据进行预处理，如归一化、缩放等，以便更好地提取特征。优化器选择：为了防止过拟合问题，我们需要选择合适的优化器来调整模型参数，如随机梯度下降（SGD）、Adam等。正则化技术：使用正则化技术如L1正则化、dropout等可以进一步增强模型的泛化能力。总结 𐟓 卷积是深度学习中的基础操作之一，通过正确地选择参数和框架实现卷积运算，可以提高模型的性能和准确度。希望这些信息对你有帮助，当然有什么不懂的可以随时问我哦！

学长教你：机器学习入门必知的那些事儿 ❤️ 两年前，我也刚入门机器学习，那时的我完全被数学的魅力所吸引。经过这两年的学习和探索，我深刻体会到数学、统计学和计算机的结合是如此强大。今天，我想和大家分享一些入门机器学习时需要注意的事项。前置要求 𐟓š 首先，你得有一些基础：概率统计：必须得懂什么是频率派和贝叶斯派，最大似然估计、最大后验估计、贝叶斯估计、大数定律、中心极限定律、伯努利分布、高斯分布、噪声，还有梯度的向后传播（优化）和损失函数。这些概念一定要吃透，否则理解机器学习会非常困难。线性代数：矩阵、向量这些都得会。编程：任何编程语言都行，但Python是最佳选择。基础数学：微分、积分这些也得掌握。工科生们，如果你们在大一大二已经学过这些基础课程，那大三就可以开始入门机器学习了！从分类算法开始 𐟎𘀥𜀥狯𜌥碌奅ˆ从分类算法入手：用最大似然估计和最大后验估计来解决扔硬币的问题。这个必须做！学习KNN算法。学习朴素贝叶斯算法。线性回归算法 𐟓ˆ 接下来，可以开始学习线性回归算法。基本概念 𐟌 当你对分类和回归算法有了初步理解后，就可以开始学习一些基本概念了：特征和特征的空间转化。模型的方差和偏差。泛化误差。如何减小泛化误差。验证集。交叉验证。数据清洗（归一化、标准化）。集成学习。其他算法 𐟓š 还有一些重要的算法：监督学习和非监督学习。逻辑回归。 SVM。决策树。随机森林。 K-means聚类。 GMM聚类。 PCA。神经网络（非常重要）。 Adaboosting。 Bagging。学习建议 𐟒ኦ悧Ž‡统计数学什么的，没有必要单独去学，在学习机器学习的时候，会帮助你回忆的。完整地跟着视频学，强烈推荐Andrew吴恩达的课程（英文），讲得很详细，很容易理解。一定要手推公式，理解背后的数学含义。相信我，这对你的理解非常有帮助！每个算法都用Python实现一遍，做一个实战项目。记好笔记，经常复习！结语 𐟌Ÿ 希望大家都能加油，机器学习的世界是广阔的，只要你愿意探索，你会发现无尽的乐趣和挑战！

深度学习入门指南：从零开始到项目实战想要从零开始学习深度学习？这里有一份详细的指南，帮助你一步步构建自己的第一个深度学习模型。𐟚€ 前期准备设置GPU：如果你使用的是CPU，可以忽略这一步。导入数据： ```python import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.keras import datasets, layers, models import matplotlib.pyplot as plt # 隐藏警告 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") # 加载CIFAR-10数据集 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data() ``` 归一化：将像素值标准化到0到1的区间内。 ```python train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0 print(train_images.shape, test_images.shape, train_labels.shape, test_labels.shape) ``` 数据可视化：使用matplotlib展示一些训练图像。构建CNN网络构建一个简单的CNN网络，包括卷积层、最大池化层和全连接层。编译模型：定义损失函数和优化器。训练模型编译模型：设置损失函数和优化器。正式训练：使用fit函数进行训练，并保存历史记录。结果可视化绘制损失与准确率的图表。使用模型预测指定图片的类别。模型评估使用混淆矩阵评估模型的性能。总结与展望通过这份指南，你可以从零开始构建一个简单的CNN模型，并进行训练和评估。希望这份指南能帮助你更好地理解深度学习的基本原理和实战技巧。𐟌Ÿ

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