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-OUTRAGEOUSLY LARGE NEURAL NETWORKS: THE SPARSELY-GATED MIXTURE-OF-EXPERTS LAYER)
MOE论文详解(1)-OUTRAGEOUSLY LARGE NEURAL NETWORKS: THE SPARSELY-GATED MIXTURE-OF-EXPERTS LAYER
1. 背景介绍
这是2017年Google Brain团队发表的一篇比较经典的论文, 可以做为MOE在大语言模型上应用的第一篇, MOE全称是混合专家(Mixture of Experts). 这里的每个Expert都是一个更小的神经网络, 比如最简单就是FC全连接网络, MOE整体不是一个完整的网络结构, 而是作为layer层…
翻译：Tree Energy Loss: Towards Sparsely Annotated Semantic Segmentation
目录 摘要介绍方法描述：（1）树亲和生成（2）级联过滤生成伪标签（3）为未标记的像素分配伪标签 文章地址：
Tree Energy Loss: Towards Sparsely Annotated Semantic Segmentation 摘要 稀…
论文阅读 SECOND:Sparsely Embedded Convolutional Detection
标题：SECOND:Sparsely Embedded Convolutional Detection 作者：Yan Yan,Yuxing Mao,and Bo Li 来源：sensors 2018
摘要： 基于LiDAR或基于RGB-D的对象检测被用于从自动驾驶到机器人视觉的众多应用中。 在处理点云LiDAR数据时&…
论文解读与Pytorch代码实现)
Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer (MoE)论文解读与Pytorch代码实现
MoE解析
阅读论文：https://arxiv.org/pdf/1701.06538
OUTRAGEOUSLY LARGE NEURAL NETWORKS:THE SPARSELY-GATED MIXTURE-OF-EXPERTS LAYER 本文介绍了一种名为Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer (MoE) 的神经网络组件，旨在通过条件计算…
论文阅读笔记：Tree Energy Loss: Towards Sparsely Annotated Semantic Segmentation
论文阅读笔记：Tree Energy Loss: Towards Sparsely Annotated Semantic Segmentation 1 背景2 创新点3 方法4 模块4.1 出发点4.2 总体框架4.3 树能量损失4.3.1 树亲和力生成4.3.2 级联过滤4.3.3 软标签分配 5 效果5.1 总体效果5.2 消融实验5.2.1 损失形式5.2.2 亲和…
精读Tree Energy Loss: Towards Sparsely Annotated Semantic Segmentation
摘要
首先解释一下Sparsely Annotated Semantic Segmentation（SASS），这种训练顾名思义就是标注地十分稀疏，只在画面的极少的像素上进行标注，模型要根据这稀少的标注学习分割。而本文提出了一种方法，先让模…
学习正则表达式 - 匹配 Unicode 和其它字符
目录
一、匹配 Unicode 字符
1. 匹配 emoji 符号
（1）确定 emoji 符号的 Unicode 范围
（2）emoji 符号的存储
（3）正则表达式匹配
2. 匹配中文
（1）确定中文的 Unicode 范围
&am…
openEuler24安装Mysql8（避坑完整版）
直接使用yum -y install mysql-server，安装MySQL8后，设置开机自启时：
[root@localhost ~]# systemctl enable --now mysqld Created symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/mysqld.service → /usr/lib/systemd/system/mysqld.service. 查阅后：
Created …
【NLP】给Transformer降降秩，通过分层选择性降阶提高语言模型的推理能力
【NLP】给Transformer降降秩，通过分层选择性降阶提高语言模型的推理能力 文章目录 【自然语言处理-论文翻译与学习】序1、导论2、相关工作3、相关工具4、方案5、实验5.1 使用 GPT-J 对 CounterFact 数据集进行彻底分析5.1.1 数据集中的哪些事实是通过降阶恢复的&…
python嵌套循环
利用嵌套循环可以打印出数字金字塔
jinzi_ta int(input("请输入层数"))
for i in range(1, jinzi_ta 1):for _ in range(jinzi_ta- i):print("\t", end"")for j in range(1,i1):print(f"{j}\t", end"")for j in range(i-…
Deep Learning for Multi-Label Learning A Comprehensive Survey——深度学习在多标签学习中的应用综述
这里是自己的论文阅读记录，感兴趣的话可以参考一下，如果需要阅读原文的话可以看这里，如下所示： 摘要
多标签学习是监督学习的重要组成部分，旨在为给定的数据点预测一组相关标签。在大数据时代，复杂数据集的…
Android 汉语转拼音实现
目录
一、需求与需求分析
二、pinyin4j
三、jpinyin
3.1 JPinyin主要特性
3.2 集成
3.3 使用及效果
四、ASCII码映射
4.1 TextPinyinUtil工具类
4.2 使用及效果
往期推荐 一、需求与需求分析 根据语音识别到的人名匹配应用内联系人并拨打电话。 经调研总结了以下几种…
2024年06月 C/C++（二级）真题解析#中国电子学会#全国青少年软件编程等级考试
C/C++编程（1~8级）全部真题・点这里 第1题：冠军魔术 2018年FISM（世界魔术大会）近景总冠军简纶廷的表演中有一个情节：以桌面上一根带子为界，当他将纸牌从带子的一边推到另一边时，纸牌会变成硬币；把硬币推回另一边会变成纸牌。 这里我们假设纸牌会变成等量的硬币，而硬币…
Linux驱动入门学习---第一天HelloWorld
目录 一.驱动简介
二.驱动分类
2.1字符设备驱动
2.2块设备驱动
2.3网络设备驱动
三.驱动的编译和加载
3.1编译方式
3.2加载方式
3.3编译器
四.hello驱动程序编写（不需要硬件参与）
4.1上层到底层程序调用关系
4.2驱动开发流程（驱动…
FFmpeg 4.3 音视频-多路H265监控录放C++开发二十一.1，RTSP协议-RTSP协议概述,详情，使用VLC搭建RTSP服务器，使用开源项目ZLMediakit 搭建RTSP服务器。
前提0：
RTSP 指是的 RTSP协议，RTP协议，RTCP协议，SDP协议 的四者的和。 一个知识点：RTSP 指是的 RTSP协议，RTP协议，RTCP协议，SDP协议 的四者的和。这四个协议一般一起使用࿰…
ORACLE 参数文件pfile和spfile的介绍
ORACLE 参数文件pfile和spfile的介绍 摘要： 一 、前言： ORACLE有很多重要的文件：监听文件、控制文件、密码文件、参数文件，其中控制文件和参数文件最为重要，因为如果没有这两个文件，那么数据库连启…
【github】git push错误failed to push some refs to的解决
问题说明
当我们在github版本库中发现一个问题后，你在github上对它进行了在线的修改；或者你直接在github上的某个库中添加readme文件或者其他什么文件，但是没有对本地库进行同步。这个时候当你再次有commit想要从本地库提交到远程的github库…
vscode运行配置launch.json
{// 使用 IntelliSense 了解相关属性。 // 悬停以查看现有属性的描述。// 欲了解更多信息，请访问: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid830387"version": "0.2.0","configurations": [{// 自定义，名字，看…
解决Axure9上传云空间Cloud失败报错
最近很多朋友在用Axure发布原型时遇到提示错误，因为近期官方对Axure进行了升级，这么长时间给我们用的太舒服了！要开始割韭菜了，大家慌不慌，也意味着Axure Cloud免费使用的时代将要谢幕了。 问题一：上传提示更新版本
自从Axure公司在2024年12月8号更新发布了一个Axure RP…
Axure 9 滚动动态表格制作方法
一、滚动表格适用场景 每当我们需要绘制的原型存在列表和表格内容字段过多时，通常无法在Web网页屏幕内完全展示，即超出屏幕可视范围，滚动表格就能够完整的展现，解决这个问题。（当然也可以直接将内容溢出网页尺寸&#…