摘要： # Copyright (c) Microsoft Corporation. # SPDX-License-Identifier: Apache-2.0 # DeepSpeed Team import torch import torch.nn.functional as F import time 阅读全文

摘要： 下面我们详细讲解这个实现径向基函数神经网络（RBFN）的代码，并结合数学公式来说明每个部分的作用。 一、RBFN简介 径向基函数神经网络（RBFN）是一种前馈神经网络，通常包含三层： 输入层：直接将输入数据传递到隐藏层。 隐藏层：由一组径向基函数组成，每个函数都有一个中心（centers）和宽度（s 阅读全文

摘要： 针对昂贵优化问题的小说多任务条件神经网络代理模型 罗建平（Jianping Luo®）, IEEE会员, 陈亮, 李霞, 张清夫, IEEE会士 摘要 - 通过在任务间共享信息来同时学习多个相关任务，避免“从无开始”的学习，并在没有转移的情况下提高性能（即，当每个任务独立学习时）。本研究探讨了具有条 阅读全文

摘要： 粗略来看，推荐算法可以简单地分为召回和排序两个阶段。召回模块负责从海量的物品库里挑选出用户可能感兴趣的物品子集，过滤之后通常返回几百个物品。排序模块负责对召回阶段返回的物品集个性化排序，通常返回几十个物品组成的有序列表。 总结起来，召回和排序有如下特点： 召回层：候选集规模大、模型和特征简单、速度快 阅读全文

摘要： 1.导言 现在多任务学习根据实现方法可以粗略地被分为两种，一个是基于神经网络的多任务学习[1][2][3][4]，这种多任务学习在CV和NLP取得了大量的应用。 基于神经网络的多任务学习 然而我们最根溯源，其实多任务学习最开始并不是基于神经网络的，而是另一种经典的方法——基于正则表示的多任务学习，我 阅读全文

摘要： 在上一节中，提到了分布式一致性算法的实现与多智能体之间的交流方式密切相关。这一节用图论来揭示不同多智能体之间交流方式的本质差异。 图的基本定义 我们可以将不同智能体之间的通信方式，抽象出来，称为“通信图”（graph）。 如右图所示，舍弃物理意义，将每个智能体抽象成节点（vertex）1,、2、3、 阅读全文

摘要： 引言 多智能体系统协同控制算法起源于计算机领域关于分布式计算的研究，后由于数学家们的强势加盟，控制领域的研究一度占领高地。随着人工智能的发展，以多智能体强化学习为代表作的计算机领域专家又重回巅峰。 目前，每年多智能体相关的论文的都浩如烟海，成就了一批手持屠龙宝刀的研究生/教授，其中大部分苦于无龙可屠 阅读全文

摘要： RTX 4090是现在普通人可以轻松获取的最好的显卡了。运算速度仅次于专业图形卡Tesla A100，A800，H100 RTX4090显卡是可以单卡推理llama2 7b和13b模型的，7b模型占用缓存14G左右，13b模型单卡推理显存占用在23G多点(只是运行一段时间容易爆显存)，所以普通人都是 阅读全文

摘要： Definition 定义无权重的无向图G=（V，E）。V是顶点集合，E是边集合。 根据G，可得到一系列定义： adjacency matrix（邻接矩阵） 𝐴𝐺 ： (1)𝐴𝐺(𝑖,𝑗)={1,(𝑖,𝑗)∈𝐸0,(𝑖,𝑗)∉𝐸 2. degree matrix 𝐷𝐺 ： 阅读全文

摘要： IV. 网络动态 根据协议(A1)，一组连续时间积分器代理的网络状态按照以下线性系统演化： \[\dot{x}(t)=-L x(t)\qquad(8) \]其中，L 被称为由信息流 G 引发的图拉普拉斯矩阵，其定义为 \[l_{i j}=\left\{\begin{array}{ll}\sum_{k 阅读全文