Das Konzept des Deep Learning stammt aus der Erforschung künstlicher neuronaler Netze. Ein mehrschichtiges Perzeptron, das mehrere verborgene Schichten enth?lt, ist eine Deep-Learning-Struktur. Deep Learning kombiniert Funktionen auf niedriger Ebene, um abstraktere Darstellungen auf hoher Ebene zu bilden, um Kategorien oder Merkmale von Daten darzustellen. Es ist in der Lage, verteilte Merkmalsdarstellungen von Daten zu erkennen. Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens, und maschinelles Lernen ist der einzige Weg, künstliche Intelligenz zu erreichen. Was sind also die Unterschiede zwischen verschiedenen Deep-Learning-Systemarchitekturen? 1. Vollst?ndig verbundenes Netzwerk (FCN) Ein vollst?ndig verbundenes Netzwerk (FCN) besteht aus einer Reihe vollst?ndig verbundener Schichten, wobei jedes Neuron in jeder Schicht mit jedem Neuron in einer anderen Schicht verbunden ist. Sein Hauptvorteil besteht darin, dass es ?strukturunabh?ngig“ ist, d. h. es sind keine besonderen Annahmen über die Eingabe erforderlich. Obwohl dieser strukturelle Agnostiker das Ganze abschlie?t

SpringDataJPA basiert auf der JPA-Architektur und interagiert mit der Datenbank über Mapping, ORM und Transaktionsmanagement. Sein Repository bietet CRUD-Operationen und abgeleitete Abfragen vereinfachen den Datenbankzugriff. Darüber hinaus nutzt es Lazy Loading, um Daten nur bei Bedarf abzurufen und so die Leistung zu verbessern.

1. Architektur von Llama3 In dieser Artikelserie implementieren wir llama3 von Grund auf. Die Gesamtarchitektur von Llama3: Stellen Sie sich die Modellparameter von Llama3 vor: Werfen wir einen Blick auf die tats?chlichen Werte dieser Parameter im Llama3-Modell. Bild [1] Kontextfenster (Kontextfenster) Beim Instanziieren der LlaMa-Klasse definiert die Variable max_seq_len das Kontextfenster. Es gibt andere Parameter in der Klasse, aber dieser Parameter steht in direktem Zusammenhang mit dem Transformatormodell. Die max_seq_len betr?gt hier 8K. Bild [2] Wortschatzgr??e und AufmerksamkeitL

Papieradresse: https://arxiv.org/abs/2307.09283 Codeadresse: https://github.com/THU-MIG/RepViTRepViT funktioniert gut in der mobilen ViT-Architektur und zeigt erhebliche Vorteile. Als n?chstes untersuchen wir die Beitr?ge dieser Studie. In dem Artikel wird erw?hnt, dass Lightweight-ViTs bei visuellen Aufgaben im Allgemeinen eine bessere Leistung erbringen als Lightweight-CNNs, haupts?chlich aufgrund ihres Multi-Head-Selbstaufmerksamkeitsmoduls (MSHA), das es dem Modell erm?glicht, globale Darstellungen zu lernen. Allerdings wurden die architektonischen Unterschiede zwischen Lightweight-ViTs und Lightweight-CNNs noch nicht vollst?ndig untersucht. In dieser Studie integrierten die Autoren leichte ViTs in die effektiven

Künstliche Intelligenz (KI) hat in vielen Branchen die Spielregeln ver?ndert und es Unternehmen erm?glicht, ihre Effizienz, Entscheidungsfindung und das Kundenerlebnis zu verbessern. Da sich die KI st?ndig weiterentwickelt und immer komplexer wird, ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, in die richtige Infrastruktur zu investieren, um ihre Entwicklung und Bereitstellung zu unterstützen. Ein zentraler Aspekt dieser Infrastruktur ist die Zusammenarbeit zwischen IT- und Data-Science-Teams, da beide eine Schlüsselrolle für den Erfolg von KI-Initiativen spielen. Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz hat zu steigenden Anforderungen an Rechenleistung, Speicher und Netzwerkf?higkeiten geführt. Diese Nachfrage übt Druck auf die traditionelle IT-Infrastruktur aus, die nicht für die Bew?ltigung der komplexen und ressourcenintensiven Arbeitslasten von KI ausgelegt ist. Aus diesem Grund sind Unternehmen nun auf der Suche nach Systemen, die KI-Workloads unterstützen k?nnen.

Deep-Learning-Modelle für Sehaufgaben (z. B. Bildklassifizierung) werden normalerweise durchg?ngig mit Daten aus einem einzelnen visuellen Bereich (z. B. natürlichen Bildern oder computergenerierten Bildern) trainiert. Im Allgemeinen muss eine Anwendung, die Vision-Aufgaben für mehrere Dom?nen ausführt, mehrere Modelle für jede einzelne Dom?ne erstellen und diese unabh?ngig voneinander trainieren. W?hrend der Inferenz verarbeitet jedes Modell eine bestimmte Dom?ne. Auch wenn sie auf unterschiedliche Bereiche ausgerichtet sind, sind einige Merkmale der frühen Schichten zwischen diesen Modellen ?hnlich, sodass das gemeinsame Training dieser Modelle effizienter ist. Dies reduziert die Latenz und den Stromverbrauch und reduziert die Speicherkosten für die Speicherung jedes Modellparameters. Dieser Ansatz wird als Multi-Domain-Learning (MDL) bezeichnet. Darüber hinaus k?nnen MDL-Modelle auch Single-Modelle übertreffen

Vor einiger Zeit l?ste ein Tweet, der auf die Inkonsistenz zwischen dem Transformer-Architekturdiagramm und dem Code im Papier ?AttentionIsAllYouNeed“ des Google Brain-Teams hinwies, viele Diskussionen aus. Manche Leute halten Sebastians Entdeckung für einen unbeabsichtigten Fehler, aber sie ist auch überraschend. Angesichts der Popularit?t des Transformer-Papiers h?tte diese Inkonsistenz schlie?lich tausendmal erw?hnt werden müssen. Sebastian Raschka antwortete auf Kommentare von Internetnutzern, dass der ?originellste“ Code zwar mit dem Architekturdiagramm übereinstimme, die 2017 eingereichte Codeversion jedoch ge?ndert, das Architekturdiagramm jedoch nicht gleichzeitig aktualisiert worden sei. Dies ist auch die Ursache für ?inkonsistente“ Diskussionen.

Die Lernkurve der Go-Framework-Architektur h?ngt von der Vertrautheit mit der Go-Sprache und der Backend-Entwicklung sowie der Komplexit?t des gew?hlten Frameworks ab: einem guten Verst?ndnis der Grundlagen der Go-Sprache. Es ist hilfreich, Erfahrung in der Backend-Entwicklung zu haben. Frameworks mit unterschiedlicher Komplexit?t führen zu unterschiedlichen Lernkurven.