12 2024 档案
摘要：目录1. 参考2. AgiBot World 数据集1. Arm（手臂）2. Waist（腰部）3. Chassis（底盘）4. Head（头部）5. End-Effector（末端执行器）6. Computing Platform（计算平台）7. Emergency Stop Button（紧急停
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摘要：目录1. 参考2. 概述重复惩罚（Repetition Penalty） 1. 参考 https://mp.weixin.qq.com/s/mBZA6PaMotJw7WeVdA359g 2. 概述 大型语言模型（LLMs）通过“根据上下文预测下一个 token 的概率分布”来生成文本。最简单的采样方
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摘要：目录1. 参考Batch Normalization理论作用 1. 参考 详解归一化、标准化、正则化以及batch normalization 论文 Batch Normalization BatchNorm层通常在激活函数之前应用。 它会自动计算每个特征的均值和方差，并根据小批量数据的统计信息进行
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摘要：目录1. 参考2. 神经网络LogisticTanh函数Hard-Logistic函数和Hard-Tanh函数ReLU函数优点缺点带泄露的ReLU带参数的ReLUELU函数Softplus函数Swish函数MISHGELU 激活函数 1. 参考 邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》 2. 神经网络 �
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摘要：目录1 参考2. 基础np.dotnp.outer 1 参考 “死亡”ReLUs 邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》 2. 基础 Sigmoid型函数的两端饱和， ReLU函数为左饱和函数，且在x > 0时导数为1，在一定程度上缓解了神经网络的梯度消失问题，加速梯度下降的收敛速度。 ReLU也是非线
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摘要：1. 参考 https://blog.csdn.net/voiiid/article/details/114825246 https://blog.csdn.net/shizheng_Li/article/details/144140912 2. 半精度浮点fp16 这两种数据类型编程是经常遇见 双
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摘要：目录1. 参考2. 回顾 FlashAttention V1V2Efficient Memory Attentionxformers 1. 参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/642962397 2. 回顾 FlashAttention V1 softmax稳定版 Fla
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