Norm

最新推荐文章于 2025-04-21 11:52:42 发布
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深入理解NLP中LayerNorm的原理以及LN的代码详解
捡起一束光的博客
12-11 4万+
在NLP中，大多数情况下大家都是用LN（LayerNorm）而不是BN（BatchNorm）。最直接的原因是BN在NLP中效果很差，所以一般不用。LN是把**normalized_shape这几个轴的元素**都放在一起，取平均值和方差的，然后对每个元素进行归一化，最后再乘以对应的$\gamma$和$\beta$（**每个元素不同**）。**LN共有N1*N2个mean和var**（假设输入数据的维度为(N1,N2,normalized_shape），normalized_shape表示多个维度）......
Layer Norm
lt1103725556的博客
04-07 5262
参考ConvNeXt中的Layer Normalization(LN) - 海斌的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/481901798 Layer Norm本来是一个样本norm自己，如图所示： 也就是说，在[C,H,W]维进行归一化 而ConvNeXt中是这样： 也就是在C的维度归一化，即单一像素的所有channel做归一化。 两者实现方式上有所不同。 可以用F.layer_norm实现，也可以用nn.layer_norm实现，这里选用F.layer_nor.
Deep Norm
qq_74234591的博客
04-21 955
Deep Norm 是一种基于归一化的深度学习模型优化方法，其思路是通过在深度神经网络中引入多层归一化操作，以改善模型的训练和泛化性能。Deep Norm 的主要思想是在网络的每一层之间插入归一化层，以减小输入数据的分布差异，从而加速收敛并提高模型的泛化能力。与传统的批归一化（Batch Normalization）不同，Deep Norm 在每一层都进行归一化，而不是仅在特定层进行。Deep Norm 的具体步骤如下：输入数据：将输入数据传递给网络的第一层。
BatchNorm和LayerNorm——通俗易懂的理解
热门推荐
WSLGN的博客
03-08 4万+
以通俗易懂的方式解释了BatchNorm和LayerNorm的原理，并指出它们的区别
详解三种常用标准化 Batch Norm & Layer Norm & RMSNorm
佚失的诗篇
06-24 8499
详细说明 Batch Norm / Layer Norm / RMSNorm
Layernorm
ZHANG8023ZHEN的博客
05-11 298
out = (x - 均值) / sqrt(方差) * w +ｂ。均值，方差＝var_mean(x)
norm
qq_40213457的博客
07-17 2310
欧几里得距离(Euclidean distance) 又名欧氏距离，欧几里德度量，在n维空间里，最短的线的长度即为欧氏距离，它是最常用的距离定义方法。 在二维和三维空间中的欧氏距离是指两点之间的距离。公式如下      点 x = (x1,...,xn) 和 y = (y1,...,yn) 之间的距离为   曼哈顿距离(Manhattan distance)： 又名出租车几何，是...
LayerNorm
whaosoft143ai的博客
07-09 175
昨天推导了一下交叉熵的反向传播梯度，今天再来推导一下层归一化（LayerNorm），这是一种常见的归一化方法。手推公式之“层归一化（LayerNorm）”梯度。 whaosoft aiot http://143ai.com
Batch Norm vs Layer Norm：为什么 Transformer 更适合用 Layer Norm？
阿正的梦工坊
12-14 1509
Layer Norm 的灵活性和稳定性，使其成为 Transformer 和 NLP 任务的首选归一化方法，在深层序列模型中尤为重要。
BatchNorm & LayerNorm
撒旦先生的博客
07-10 828
很早以前就遇到了 BatchNorm 和 LayerNorm, 当时只是粗略地知道它们是对数据进行了标准化: x = (x−μ)/σ. 这当然很简单, 但实际的数据是比较复杂的. 对于 CV 任务的数据 image 而言, 一个 batch 的数据通常是这样的: [B, C, H, W]; 对于 NLP 任务的数据 sentence 而言, 一个 batch 的数据通常是这样的: [B, T, D]. 那 XXNorm 是怎么算的? 肯定不是一下算整个 batch 的所有数的.
l2norm:计算 L2 范数（欧几里得范数）
06-07
var l2norm = require ( 'compute-l2norm' ) ; l2norm( arr[, accessor] ) 计算array的L2范数（欧几里得范数）。 var data = [ 2 , 7 , 3 , - 3 , 9 ] ; var norm = l2norm ( data ) ; // returns ~12.3288 ...
norm-dist:正态分布工具
04-30
import { icdf , cdf } from 'norm-dist' import pdf from 'norm-dist/pdf.js' //same as normDist.pdf var quartile = icdf ( 0.25 ) probability = pdf ( quartile ) , cummulative = cdf ( quartile ) // => ...
基于多种模型剪枝方法（L1-norm、Slimming、AutoSlim）的模型轻量化和模型压缩实现
03-13
本文将深入探讨三种常见的模型剪枝技术：L1-norm剪枝、Slimming以及AutoSlim，这些技术在降低模型大小、提高运行效率的同时，尽可能保持模型的性能。 一、L1-norm剪枝 L1-norm剪枝是一种基于权重绝对值的剪枝策略...
chn_text_norm.zip
08-14
《中文文本数据清洗工具——chn_text_norm.zip深度解析》 在大数据时代，中文文本的处理与分析成为了一项重要的任务，而数据清洗是这一过程中的关键步骤。"chn_text_norm.zip"是一个专为中文文本设计的数据清洗工具...
coord2norm:将 XY 坐标归一化为包含轴的 MATLAB 图形窗口-matlab开发
06-01
COORD2NORM(axishandle, x, y) 获取相对于坐标区对象axishandle 的输入XY 坐标，并将它们归一化为axishandle 的父容器。 这对于注释等功能很有用，其中输入 XY 坐标被归一化到绘图轴对象的父容器，而不是被绘制的...
基于弯曲层和平行轮廓的 6-DOF 沉积轨迹规划技术.zip
08-11
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
三菱FX5U PLC四轴控制程序：实现松下伺服与步进电机自动化堆垛码垛系统 PLC编程
08-11
基于三菱FX5U PLC的四轴控制系统，用于控制松下伺服和步进电机，实现自动化的堆垛码垛设备。主要内容涵盖原点回归、手动和自动运行模式的设计、报警处理机制以及详细的IO注释。文中提供了具体的梯形图代码示例，如原点回归使用DSZR指令，手动模式采用相对定位指令DRV I，自动模式则使用绝对定位指令DDRVA。此外，还涉及了报警处理的状态矩阵设计，确保系统的稳定性和安全性。程序结构分为多个功能模块，包括轴参数初始化、手动/自动子程序、物料检测和层数计算等，确保系统的高效运行。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对PLC编程和伺服电机控制有需求的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要实现自动化堆垛码垛设备的企业或研究机构。主要目标是提高生产效率，减少人工干预，确保设备的安全可靠运行。 其他说明：本文不仅提供理论指导，还附带了详细的代码示例和接线图，便于实际应用中的调试和维护。
基于TTC和危险系数的AEB风险评估模型及其Simulink底层控制实现
08-11
AEB（自动紧急制动）技术的基本原理、风险评估模型的构建方法以及Simulink在AEB系统中的应用。首先，文章解释了AEB系统的工作机制，强调它如何通过实时监测和评估车辆周围环境来避免或减少交通事故。接着，重点讨论了基于TTC（碰撞时间）和危险系数的风险评估模型，阐述了TTC计算和危险系数评估的具体方法。然后，文章展示了如何利用Simulink搭建风险评估状态机模型和底层PID控制实施模型，以实现AEB系统的仿真。最后，通过TruckSim和CarSim的联合仿真工具，实现了对AEB系统在实际道路条件下的全面模拟。这不仅有助于初学者理解AEB系统的运行原理，也为进一步研究提供了坚实的基础。 适合人群：对AEB技术和自动驾驶感兴趣的初学者，尤其是希望深入了解AEB原理和Simulink建模的技术人员。 使用场景及目标：适用于想要掌握AEB系统基本原理和技术实现的研究人员和工程师。通过学习本文，读者可以了解如何构建风险评估模型并使用Simulink进行仿真，从而为实际项目提供理论支持和技术指导。 其他说明：本文不仅涵盖了AEB技术的基础知识，还涉及到了具体的模型构建和仿真工具的应用，是一份非常实用的学习资料。
东北大学计算机操作系统课程实验项目集合-包含Linux系统认识进程调度进程同步互斥管道通信页面置换等五大实验任务-用于操作系统课程实践教学和学生实验报告提交-涉及Linux.zip
最新发布
08-11
东北大学计算机操作系统课程实验项目集合_包含Linux系统认识进程调度进程同步互斥管道通信页面置换等五大实验任务_用于操作系统课程实践教学和学生实验报告提交_涉及Linux.zip上传一个【汇编语言】VIP资源
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