spring架构

最新推荐文章于 2025-07-22 10:23:04 发布
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博客主要提及了Spring架构，Spring是后端开发中重要的框架，在企业级应用开发等场景有广泛应用。
spring架构
fengjishuai
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门控网络简介
步子哥的博客
12-18 2114
门控网络的主要优点是它们可以解决传统 RNN 中存在的梯度消失问题。梯度消失是指随着时间步的增加，梯度会变得越来越小，最终变为零。门控网络是一种循环神经网络 (RNN)，它使用门来控制信息在时间步之间的流动。门是一种神经网络层，它可以选择性地允许或阻止信息通过。门控网络是一种强大的工具，可以用于解决各种任务。：门控网络用于计算机视觉任务，例如图像分类、目标检测和人脸识别。：门控网络用于自然语言处理任务，例如机器翻译、文本摘要和问答。：门控网络用于音频处理任务，例如语音识别和音乐分析。
混合专家（MoE）模型
数字人生
04-03 2687
当数据流通过MoE层时，每个输入令牌会动态地路由到一部分专家进行计算，这样可以实现更加高效的计算，并且随着每个专家在特定任务上的专业化，可以获得更好的结果。在MoE模型中，每个专家模型可以专注于解决特定的子问题，而整体模型则能够在复杂的任务中获得更好的性能。门控网络（gating network）在混合专家模型中起到了决策的作用，它负责学习在特定输入条件下如何调配不同专家的权重，以便有效整合这些专家的知识来作出最终的预测或决策。随着硬件技术的不断进步和人工智能领域的发展，混合专家方法有望迎来更广泛的应用。
时间序列预测（九）——门控循环单元网络（GRU）
qq_47885795的博客
10-22 4134
GRU是LSTM的简化版本，减少了门的数量，使得训练和推理速度更快。它在许多序列建模任务中表现良好，适用于时间序列预测、自然语言处理等领域。
门控融合网络 (GFN) 和混合专家 (MoE)
热门推荐
chumingqian的博客
12-14 1万+
门控融合网络 (GFN) 和混合专家 (MoE) 都是神经网络中使用的架构，特别是用于处理需要组合来自多个来源或模型的信息的复杂数据和任务。
门控循环神经网络GRNN学习笔记（gru和lstm）
争取原创，尽量不CV
03-25 2904
GRU LSTM 当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。 门控循环神经网络（gated recurrent neural network）的提出，正是为了更好地捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。它通过可以学习的门来控制信...
剖析AI人工智能领域DeepSeek的算法原理
最新发布
AI智能探索者的博客
07-22 646
计算效率提升5倍（仅激活必要专家）模型容量扩展至万亿参数支持实时在线学习更新就像米其林餐厅的后厨协作，每个专家模块各司其职，在动态路由的调度下共同烹制AI盛宴。思考题如果要在现有架构中加入视频理解能力，应该如何扩展专家类型？当遇到"川菜师傅被频繁调用导致过劳"的情况，路由算法需要怎样改进？扩展阅读。
DeepSeek 的 MoE（混合专家）架构：如何实现高效推理？
layneyao的博客
05-20 1691
DeepSeek 的 MoE（混合专家）架构：如何实现高效推理？
在边缘计算中优化大语言模型的协同推理：Mixture-of-Edge-Experts (MoE²) 的实现与应用
步子哥的博客
01-19 1105
MoE²框架的核心理念是利用边缘设备上不同LLM专家的异构能力，通过动态选择专家来处理各种任务。门控网络和两级专家选择机制。在这种机制下，系统能够根据用户的请求动态选择最合适的LLM专家，从而实现高效的推理。
Deepseek技术浅析（四）：专家选择与推理机制
m0_75253143的博客
02-05 2050
DeepSeek 的整体架构可以概括为“专家混合模型”（MoE）专家网络（Expert Networks）定义：多个独立的子网络，每个子网络擅长处理特定类型的任务或数据。特点：每个专家网络可以是不同类型的神经网络架构，例如前馈网络（Feedforward Network）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer 等。数量：通常有数十到数百个专家网络，具体数量取决于任务复杂度和计算资源。门控网络（Gating Network）定义。
门控循环神经网络学习笔记
m0_74036684的博客
04-21 839
门控循环神经网络学习笔记
门控循环单元网络——GRU网络
xinxin的博客
08-20 1656
门控循环单元GRU网络是一种比LSTM网络更加简单的循环神经网络．GRU 网络引入门控机制来控制信息更新的方式．和LSTM不同GRU不引入额外的记忆单元，GRU网络通过引入一个更新门来控制当前状态需要从历史状态中保留多少信息不经过非线性变换），以及需要从候选状态中接受多少新信息1、门控循环神经网络可以更好地捕获时间步距离很长的序列上的依赖关系。2、重置门有助于捕获序列中的短期依赖关系。3、更新门有助于捕获序列中的长期依赖关系。
循环神经网络之——门控制循环单元(GRU)
xi_xiyu的博客
01-26 6180
一．摘要 在上次分享中，我们了解到了基础的循环神经网络(RNN),对于基础的循环神经网络模型，它可以比较好的通过t时刻关联到t-1时刻和t+1时刻，甚至更多。但它对任意时刻的输入都是赋予相同权重计算。这样区分不出重点因素。并且循环神经网络的梯度很容易衰减和爆炸，虽然可以采用裁剪梯度的方法缓解，但无法解决梯度衰减的问题。由于这个原因，循环神经网络在实际中就会较难捕捉时间序列中的时间步距离较大的依赖关系。本次内容便是基础循环神经网络的一个升级版，门控循环神经网络（gated recurrent neural.
循环神经网络-基于门控(LSTM)
Shirongliang的博客
12-13 2377
循环神经网络-长短期记忆网络，门控循环单元网络
⻔控循环单元（GRU）Pytorch代码
Recursions的博客
08-18 952
⻔控循环单元（GRU）Pytorch代码。
什么是门控循环神经网络（gated recurrent neural network）
KongDere的博客
09-18 1309
相较于传统的循环神经网络，门控循环神经网络引入了门控机制，在处理长序列数据和解决长期依赖问题方面具有明显的优势。遗忘门可以选择性地遗忘过去的信息，输入门可以选择性地更新当前的信息，而输出门可以选择性地输出新的信息。更新门决定了在当前时间步上保留多少以前的状态信息，而重置门用于控制如何使用过去的信息。每个时间步的输入会与上一时间步的隐状态进行连接，并通过激活函数得到当前时间步的输出和新的隐状态。在每个时间步，GRNN从输入层接收当前时间步的输入和上一时间步的隐状态，并根据门控机制来更新隐状态或计算输出。
门控循环单元网络: 从基本概念到实践应用
AI天才研究院
12-31 1237
1.背景介绍 门控循环单元网络(Gated Recurrent Units, GRUs)是一种有效的循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)的变体，它们在处理序列数据时具有很强的表现力。在过去的几年里，循环神经网络和其变体已经成功地应用于多种任务，包括自然语言处理、图像处理、时间序列预测等。在这篇文章中，我们将深入探讨门控循环单元网络的基本概念、算法原理以及...
现代循环神经网络：门控循环单元(GRU)
qq_51957239的博客
03-13 1万+
门控循环神经网络（Gated Recurrent Neural Network，简称“门控循环神经网络”或“门循环神经网络”）是一种改进的循环神经网络（RNN）架构。它包含了一些门控机制，可以更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。门控循环神经网络最早由Hochreiter和Schmidhuber在1997年提出，但是由于当时缺乏计算能力和数据集，它并没有得到广泛应用。后来，在2014年，Cho等人提出了一种简化版的门控循环神经网络，即GRU，它比传统的门控循环神经网络更易于训练和实现
【有啥问啥】大模型中的MoE是什么？
Chauvin的博客
07-17 5555
MoE通过将任务分配给多个专家模型并引入门控机制，有效地减少了计算复杂度，提高了模型的效率和性能。不同类型的MoE模型可以根据具体的应用场景进行选择和调整。通过合理设计和使用MoE，能够显著提升深度学习模型的训练和推理效率。
APINNs A gating network-based soft domain decomposition methodology
xuelanghanbao的博客
12-27 941
APINN 的模型可参数化如下：考虑一个共享网络 h:Rd→RHh : \mathbb R^d → \mathbb R^Hh:Rd→RH（蓝色），其中 ddd 是输入维度，HHH 是隐藏维度，mmm 表示子网络 (Ei(x))i=1m(E_i(x))^m_{i=1}(Ei​(x))i=1m​（红色），其中每个 Ei:RH→RE_i : \mathbb R^H → \mathbb REi​:RH→R，以及门控网络 G:Rd→ΔmG : \mathbb R^d → \Delta mG:Rd→Δm（绿色），其中
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