Adapter Tuning:则是通过在模型中设计并嵌入Adapter结构来进行微调。这些Adapter结构通常是小型网络模块,可以添加到模型的特定层中。在训练过程中,仅对这些新增的Adapter结构进行微调,而原模型的参数保持不变。这种方法保持了模型的高效性,同时引入的额外参数数量相对较少。 Adapter Tuning LoRA(Low-Rank Adaptation):通过...
手把手搭建神经网络算法模型。人工神经网络( Artificial Neural Network, 简写为ANN)也简称为神经网络(NN),是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。经典的神经网络结构包含三个层次的神经网络。分别为输入层,输 - 🍋AI小柠檬于20240517发布在抖音,已经收获
然后,总结了不同粒度采样策略的图神经网络模型,还有主流加速框架以及相关的技术。这些都是为了给以后在大规模数据应用中,图神经网络在框架和算法上如何协同优化提供一些想法和方向。 2 图神经网络模型 图神经网络是专门处理图结构数据的神经网络,能结合图计算和神经网络的优势,将图结构信息抽象为节点特征。图计算模型擅...
BP神经网络可以使用梯度下降算法进行训练,梯度下降算法就是先初始化BP神经网络的参数w,b,然后不断地往负梯度方向调整,使得模型的误差越来越小,最后求得最优解: 梯度下降算法需要使用参数在误差函数中的梯度,BP神经网络梯度公式如下: MARK一下,后面我们会用到这条公式来实现代码。如果公式不太明白,可以看原文《BP神...
神经网路的层数:一般不计输入层,层数=n个隐藏层+1个输出层; 神经网路待优化的参数:神经网络中所有参数w的个数+所有参数b的个数; 损失函数的优化 用来表示预测值(y)与已知答案(y_)的差距。在训练神经网络时,通过不断改变神经网络中所有参数,使损失函数不断小,从而训练出更高准确率的神经网络模型。常用的损失...
1、深度神经网络(DNN) 背景:深度神经网络(DNN)也叫多层感知机,是最普遍的深度学习算法,发明之初由于算力瓶颈而饱受质疑,直到近些年算力、数据的爆发才迎来突破。 模型原理:深度神经网络(DNN)是一种构建于多层隐藏层之上的神经网络。每一层都扮演着信息的传递者和加工者的角色,通过非线性激活函数将输入数据转换为更具...
一、神经网络BP模型介绍神经网络BP模型是一种基于反向传播算法的多层前馈网络模型。其主要由输入层、隐藏层和输出层组成,通过前向传播和误差反向传播两个阶段来不断调整网络的权重和偏置,以实现最终的学习目标。在前向传播阶段,输入数据经过输入层进入隐藏层,经过一系列的非线性变换后,传递到输出层生成预测结果。在...
1、什么是人工神经网络(ANN) 人工神经网络的灵感来自其生物学对应物。生物神经网络使大脑能够以复杂的方式处理大量信息。大脑的生物神经网络由大约1000亿个神经元组成,这是大脑的基本处理单元。神经元通过彼此之间巨大的连接(称为突触)来执行其功能。人脑大约有100万亿个
深度学习是一种机器学习算法，它通过构建多层神经网络来模拟人类大脑的工作原理。神经网络模型是深度学习算法的核心，它由多个神经元组成的层级结构，每个神经元都与上一层的神经元相连接。通过不断调整神经元之间的连接权重和偏置，神经网络可以学习和提取输入数据的特征，从而实现对复杂问题的建模和预测。卷积神经网络（...