MLA-分类算法

最新推荐文章于 2025-04-05 23:54:49 发布
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分类专栏： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sentimental_dog/article/details/52576906
本文介绍了K近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)的基本原理：通过记录典型样本数据，并利用这些样本数据对未知数据进行分类。具体步骤包括计算未知数据与所有样本之间的距离，选取距离最近的k个邻居并根据多数邻居所属类别来确定未知数据的类别。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

K-th Neareast Neighbors algorithm

让机器记录典型的样本数据（每个数据的特征用一组n维向量刻画）。

对于每个需要分类的数据，计算这个数据和所有样本的距离（n维向量之间的距离）

把样本中距离前k短的数据作为neighbor，哪种neighbor的人数多就把当前的数据分为这类。

Multi-Head Latent Attention (MLA)：一种高效的注意力机制
步子哥的博客
01-04 2575
然而，传统的注意力机制，特别是多头注意力（Multi-Head Attention，MHA），在处理长序列时，计算量和内存消耗都会显著增加。Multi-Head Latent Attention (MLA) 是一种高效的注意力机制，它通过引入潜在变量，将注意力计算从原始输入维度降低到潜在变量维度，从而显著提高了计算效率和内存利用率。MLA 的核心思想是“压缩”和“解压”，通过学习潜在变量，可以更好地捕捉输入序列中的关键信息。这种“压缩”和“解压”的思想，正是 MLA 的精髓所在。
【NLP算法面经】字节AI Lab -- NLP算法面经（附面题整理）
一个程序猿的AI转型之路
02-13 1619
面试的岗位是“AI Lab实习生 — 自然语言处理NLP”，一共2面技术和一面hr，这里主要说下其中的技术面试。
MLA Review之一： KNN算法
luchi007的专栏
02-16 247
在看完Machine Learning in Action一书之后，觉得还是需要进行一些回顾，而且由于第一次看的时候Python基础并不牢固，所以这次也当做是Python一些知识回顾和运用的过程。 在回到主题之前插几句话，MLA 一书并不是一本理论著作，相反是使用了一些现成的机器学习方法使用了Python在具体的问题上进行了运用，整书没有使用繁琐的公式和证明过程，属于一本实战类的非学院派著作...
MLA计算方式详解
alucky_guy的博客
02-27 847
数目的增加，需求的缓存量就越来越大，另一方面，网络层数的增加，也会导致需求的KV Cache容量增大(详情可见https://blog.youkuaiyun.com/alucky_guy/article/details/145909515?在**Multi-head Attention(MHA)**中，KV Cache需要的内存容量会随着序列长度的增大变得非常大，显存需求较高，需要寻找合适的方式来改善。②在推理时，由于所有的权重参数都已经确定，将式（1）、(10-11)代入(7), (8)会发现，实际上。
机器学习笔记—朴素贝叶斯算法（matlab/python）
KKT
11-05 1575
原理知道一百遍不如自己动手写一遍，当然，现在基本上不需要自己来写算法的底层code了，各路大神们已经为我等凡夫俗子写好了，直接调用就行。 这里介绍在MATLAB中和Python中应用贝叶斯算法的小例子。 一、 matlab实现朴素贝叶斯算法 先load matlab中自带的数据集 load fisheriris X = meas(:,3:4); Y = species; tabulate(Y)%返回概率表格 接下来用朴素贝叶斯算法进行拟合，大家可以注意下matlab的机器学习算法的命名规则，都是以’fit
MLA Review之三：朴素贝叶斯分类
luchi007的专栏
02-18 251
朴素贝叶斯（Naive Bayes）,贝叶斯概率论在整个统计学习上都是泰山北斗一样的存在，《Pattern Recognization and Machine Learning》这一扛鼎之作全书的思想其实就是贝叶斯概率论，简单的说就是先验代替后验。   我们先来给朴素贝叶斯找一点理论支持   贝叶斯概率公式：P(A|B)=P(A)*p(B|A)/P(B) ，而根据要求，我们需要做的是得...
AI-MLA-2016.pdf
01-20
机器学习涉及使用算法从数据中学习模式，并用这些模式来预测或做出决策。它包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等多种学习方式。 3. Agent概念与模型：Agent是人工智能中的一个概念，它指的是一个能够...
【NLP算法面经】字节跳动AI-LAB 算法三轮技术面分享（附面题整理）
一个程序猿的AI转型之路
02-14 795
楼主是C9末流渣硕一枚，现在已经正式确定offer要去我宇宙条了！当时为了准备面试几乎把网上头条的面经翻了个底朝天，确实很有收获，现在来发个面经攒攒人品，希望对正式批投头条的小伙伴们有帮助~先说情况：楼主报的应该是算法工程师，好像就是一个大类没有细分。当然楼主想找的方向是现在一抓一大把的地狱难度的CV岗。
matlab开发-MLAlearning
08-24
在这个项目中，我们可以从`Alearning.m`这个源代码文件中推测，它可能包含了实现或演示机器学习算法的MATLAB代码。`license.txt`文件则可能包含关于项目授权和使用条款的信息。 **机器学习基础** 机器学习是人工...
大模型推理--MLA
姚光超的专栏
09-19 4927
本来想写一篇KV Cache压缩的综述性博客，结果写到MLA部分的时候发现越写越多，完全值得单独拿出来写篇博客，遂从KV Cache压缩博客中单独揪出MLA进行介绍。MLA(Multi-query Latent Attention)是国内创业公司deepseek在24年5月份发布的大模型中用到的KV Cache压缩技术，正是在该技术的加持下DeepSeek-V2可以大幅压缩KV Cache的大小，进而大幅提升吞吐量，也正是从该模型开始，大模型推理的价格一下降低到一个很低的水平。
多头潜在注意力(MLA)原理
Zhw002478的博客
03-19 987
MLA是一种改进的注意力机制，旨在提高自然语言处理（NLP）模型的推理效率和性能。它通过低秩联合压缩键（Key）和值（Value），减少推理过程中所需的内存和计算资源，从而实现更高效的处理。
【大模型】DeepSeek核心技术之MLA (Multi-head Latent Attention)
酒酿小圆子呀～
03-01 1857
在讲解MLA之前，需要大家对几个基础的概念（KV Cache， Grouped-Query Attention (GQA), Multi-Query Attention (MQA)，RoPE）有所了解，这些有助于理解MLA是怎么工作的，为什么需要这么做。
多头潜在注意力机制（MLA）
weixin_43156294的博客
02-03 3512
多头潜在注意力机制（Multi-Head Latent Attention，MLA）相比传统的注意力机制，它能让模型在训练时同时预测更远位置的token，增强了对未来的感知能力，有助于模型更好地捕捉文本中的长距离依赖关系，提升对语义的理解和生成能力。MLA是在传统注意力机制基础上发展而来的一种改进型注意力机制。它的核心思想是通过多个头（head）的并行计算，让模型能够同时关注文本中不同位置和不同语义层面的信息，从而更全面、更深入地捕捉文本中的长距离依赖关系和复杂语义结构。
大模型推理——MLA实现方案
weixin_43507865的博客
02-08 1091
MLA
用计算机乘法怎么累加,乘法指令之： MLA乘-累加指令
weixin_39803022的博客
06-20 1108
1．指令编码格式MLA(MultiplyAccumulate)32位乘累加指令将Rm和Rs中的值相乘，再将乘积加上第3个操作数，结果的最低32位保存到Rd中。本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/257060.htm指令的编码格式如图7.3所示。图7.3MLA指令的编码格式2．指令的语法格式MLA{cond>}{S}Rd>，Rm>，Rs&gt...
MLA（Multi-head Latent Attention）架构
百态老人的博客
12-25 3389
MLA（Multi-head Latent Attention）是一种创新的注意力机制，旨在优化Transformer模型中的多头注意力（MHA）结构，特别是在推理阶段的效率和资源消耗方面。MLA是对传统多头注意力机制（MHA）的重要改进。在MHA中，每个注意力头都需要缓存独立的键（Key）和值（Value）矩阵，这在推理时会显著增加内存和计算开销。而MLA通过低秩联合压缩键值（Key-Value），将它们压缩为一个潜在向量（latent vector），从而大幅减少所需的缓存容量。
多头潜在注意力（MLA）是怎么来的，什么原理，能用简单的示例解释么
百态老人的博客
01-02 2996
多头潜在注意力（Multi-Head Latent Attention，简称MLA）是一种改进的注意力机制，旨在提高自然语言处理（NLP）模型的推理效率和性能。其核心思想是通过低秩联合压缩键（Key）和值（Value），减少推理过程中所需的内存和计算资源，从而实现更高效的处理。
MLA实现及其推理上的十倍提速——逐行解读DeepSeek V2中多头潜在注意力MLA的源码(图、公式、代码逐一对应)
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02-10 1万+
想来也是巧，最近deepseek实在是太火了，就连BAT这类大厂全部宣布接入deepseek，更不用说一系列国企、车企等各行各业的传统行业、企业都纷纷接入deepseek与此同时，也有很多公司、开发者对本地部署deepseek的诉求居高不下，我们也服务了一些B端客户，本文也提供了一些本地部署的方法结果，在网上看KTransformers资料的时候，无意中看到一篇帖子《DeepSeek-V2 高性能推理 (1)：通过矩阵吸收十倍提速 MLA 算子》，让我关注到了DeepSeek-V2对MLA的实现。
一文搞懂DeepSeek核心技术-多头潜在注意力（MLA）
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皮先生的博客
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大家好，我是皮先生！！本文将深入剖析模型核心技术-（MLA）的工作原理、技术创新，希望对大家的理解有帮助。
MLA融入YOLO
03-15
假设这里的MLA是指某种特定的机器学习算法，比如分类、回归或聚类算法。 接下来，我需要回顾YOLO框架的结构和功能。YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，将目标检测作为回归问题处理，直接在输出层...
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