3 Channel-Wise Convolutions and ChannelNets 在这项工作中,我们在第 3.1 节中提出了基于通道的卷积,我们在此基础上构建了我们的 ChannelNets。在第 3.2 节中,我们应用分组通道卷积来解决分组引起的信息不一致问题。之后,我们在第 3.3 节中概括了我们的方法,这可以在更深层中直接替换深度可分离卷积。通过对泛化方...
Citation:/ Introduction# 给每个卷积层附加上一个决策单元, 在推理时,根据第 i 层的 input feature maps, 生成第 i 层的 mask, 根据mask来决定第 i 层要激活的卷积核, 并将mask乘在第 i 层的output feature maps 上。 mask的值是0~1之间的值,但相对比较稀疏,即小的很小(接近0或等于0),即某一层的m...
Citation:/ Introduction# 给每个卷积层附加上一个决策单元, 在推理时,根据第 i 层的 input feature maps, 生成第 i 层的 mask, 根据mask来决定第 i 层要激活的卷积核, 并将mask乘在第 i 层的output feature maps 上。 mask的值是0~1之间的值,但相对比较稀疏,即小的很小(接近0或等于0),即某一层的m...
在神经网络中,矩阵乘法通常不会单独执行,而在其之前和之后会有其他操作,例如激活函数或逐元素元算(elementwise operations)。一般而言,通过将这些运算的代码与矩阵乘法进行“融合(fusing)“,可以显著提高性能,改善内存局部性(memory locality)并减少调度的额外开销。为了解决这一问题,通常采用两种路径:提供有限数量的预融...
以上是Transformer的计算过程,在此计算过程中,矩阵乘法是典型的计算密集型算子,也叫GEMM(通用矩阵乘法)。存储密集型算子分两种,一种是矢量或张量的神经激活,多非线性运算,也叫GEMV (通用矩阵矢量乘法)。另一种是逐点元素型element-wise,典型的如矩阵反转,实际没有任何运算,只是存储行列对调。
//Each thread performs one one pair-wise addition __global__ void vecAddKernel(float *A, float *B, float *C, int n){ int i = threadId.x + blockDim.x * blockIdx.x; if(i < n) C[i] = A[i] + B[i]; } __global__指出它声明的函数为 CUDA 的 kernel 函数。__device__表明...
1.输入向量的矩阵乘法 2.输入向量的标量加权 3.加权输入向量之和 4.向量到向量的非线性变换 下面将详细说明这4个步骤1.输入向量的矩阵乘法 胶囊接收的输入向量(上图中的U1、U2和U3)来自下层的3个胶囊。这些向量的长度分别编码下层胶囊检测出的相应特征的概率,向量的方向则编码检测出的特征的一些内部状态。让我们...
PairwiseDistance ParameterList PixelShuffle RNN RNNCellBase ReLU ReLU6 SELU Sequential Sigmoid SimpleRNN SimpleRNNCell SmoothL1Loss Softmax Softplus Softshrink Softsign SpectralNorm Swish SyncBatchNorm Tanh Tanhshrink ThresholdedReLU Transformer TransformerDecoder TransformerDecoderLayer TransformerEncoder ...
YouTube DNN 论文相关的,频率负采样会造成有偏如何解决?如何进行 pairwise 设计? 小米 正式批 一面(9月14日,30 分钟) 选一个项目讲一下,文本生成的那个。问到了一些细节,如何满足多样性?如何解决生成重复? Beam Search 源码看过吗?是怎么结束的?开放性问题,没看过也没关系。
类似于为不同层选择不同的学习率,我们也可以为不同层选择不同的 LoRA r 值。我还没有动手尝试,但有一篇详细介绍这种方法的文献:《LLM Optimization: Layer-wise Optimal Rank Adaptation (LORA)》。理论上,这种方法听起来很有希望,为优化超参数提供了大量的拓展空间。