2000年Bengio[1]是自然语言模型的一个里程碑。不仅因为它为自然语言神经网络模型做了一个标准化,更重要的是[1]给神经网络对比当时主流的N-Gram+HMM模型(见士成绮:LLM简史(4):N-Gram 模型、士成绮:LLM简史(3):HMM)有显著的效率提升这一结论给出了足够证据。 N-Gram的主要问题 N-gram类的模型在明面上与神经...
GPTQ:GPT Post-training Quantization,GPT模型的训练后量化 GGUF:GPT-Generated Unified Format,GPT模型统一格式 GGML:GPT-Generated Model Language,GPT模型语言 AutoGPTQ:Auto Post-Training Quantization,GPT模型训练后自动量化 AQLM:Additive Quantization LM,LLM模型自适应量化 LoRA:Low-Rank Adaptation,低阶自适应 ...
NN神经网络模型是一种深度学习模型,它通过模拟人脑神经网络的结构和工作原理,实现了对人类大脑思维的模拟和延伸。NN神经网络模型由多个神经元层组成,每个神经元接收来自上一层的多个输入,并计算这些输入的加权和,然后通过激活函数输出一个结果。通过这种方式,NN神经网络模型能够学习到数据中的复杂模式,从而进行精确的预测...
nn.BatchNorm1d nn.BatchNorm1d是一种标准化技术,用于在不同批次的输入中保持一致的均值和标准偏差。 复制 batchnorm = nn.BatchNorm1d(2)batchnorm_output = batchnorm(relu_output)batchnorm_output# 输出如下tensor([[ 0.0000, -0.7071],[ 0.0000, -0.7071],[ 0.0000, 1.4142]], grad_fn=<NativeBatchNor...
一、第一种方式(可以配合一些条件判断语句动态添加) 模板——torch.nn.Sequential()的一个对象.add_module(name, module)。 name:某层次的名字;module:需要添加的子模块,如卷积、激活函数等等。 添加子模块到当前模块中。 可以通过 name 属性来访
神经网络是一种基于生物学中神经网络的基本原理,通过理解和抽象人脑结构和外界刺激响应机制后,以网络拓扑知识为理论基础,模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。 二、基本组成 神经网络主要由以下几个基本组成部分构成: 节点(神经元):节点或神经元是神经网络的基本单元,模拟生物神经元的功能。它们接收...
第三章NN的初始模型与基本算法 输入0、1模式S层至A层的连接权固定A层至R层的连接权改变A层R层的输出由M-P模型算法决定 一、单层感知机 单层感知机网络的一般拓扑结构 yky1w1a1Sk1Sk2w2a2wiwn ……aiSki ……anSkn …一、单层感知机 设网络输入模式向量为：sks,s,s k1k2 kn ...
NNMPC的核心是建立多层神经网络以学习非线性模型，需要序列化数据以实现预测功能。接下来涉及求解cost的偏导，并通过非线性优化算法求解问题。虽然不再直接开发控制算法，但NNMPC中的优化算法仍有研究价值，我计划结合ZJU-FAST-Lab/LBFGS-Lite进行实验验证。LineSearch算法的关键在于目标导向极值寻找和基于已知...
使用定义类方法构建神经网络 # class MyNeuralNet(nn.Module): # def __init__(self): # super().__init__() # self.input_to_hidden_layer = nn.Linear(2,8) # self.hidden_layer_activation = nn.ReLU() # self.hidden_to_output_layer = nn.Linear(8,1) # def forward(self, x): # x...
例如, NNAR(9,5) 模型是一个使用滞后9期观测值(yt−1,yt−2,…,yt−9)(yt−1,yt−2,…,yt−9)作为输入,预测ytyt的神经网络,且该神经网络中隐藏层有5个神经元。 NNAR(p,0p,0) 模型相当于 ARIMA(p,0,0p,0,0) 模型,但这里不包含为确保平稳性而对参数的限制。