概念：Inner_Product（IP）层

最新推荐文章于 2025-04-19 21:31:44 发布
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分类专栏： 深度学习中的科普
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在caffe中所谓的Inner_Product（IP) 层即fully_connected (fc)layer

LLM--使用Milvus向量数据库必须知道的基本概念
penriver的博客
03-31 707
Milvus 是一款专为大规模向量相似度搜索而设计的开源向量数据库。它旨在高效、快速地处理高维向量数据，并支持实时、近似最近邻（Approximate Nearest Neighbor, ANN）检索，适用于各种涉及向量搜索的应用场景，如图像识别、语音识别、推荐系统、自然语言处理（NLP）等。 本文介绍使用Milvus作为向量数据库时必须知道的基本概念
第八章：AI大模型的未来发展趋势8.2 计算资源的优化8.2.1 硬件加速器发展
AI天才研究院
01-31 267
随着人工智能 (AI) 技术的不断发展和应用，AI 模型的规模也在不断扩大，从早期的几千个参数的模型到现在的数十亿至上 billions 的参数。这种巨大的规模带来了巨大的计算量和存储需求，为 AI 训练和推理提出了新的挑战。传统的 CPU 和 GPU 已经无法满足这些需求，因此越来越多的关注集中在硬件加速器上，它们可以提供更高的计算密度、更低的能耗和更好的性能价比。本章将探讨 AI 大模型的未来发展趋势，特别是在计算资源的优化方面。
Inner Product (IP) Topk
ziuno的博客
04-26 466
faiss的检索功能确实强大，尤其是在使用HNSW或PQ等功能时，确实无法比拟（HNSW不适合在gpu上运行），但如果仅论IP内积计算，faiss未必有优势，可能反而不如使用cuda版本的torch计算速度快，且faiss的检索计算精度与torch略有差异，具体测试可以参考我之前的。（faiss-gpu面对过大corpus也无法存储完整，也需要分块，且搜索时需先加载成cpu再转移到gpu上，加载过程时间消耗大，直接在cpu上计算与加载到gpu后总计算时间相当，因此可以直接使用faiss-cpu）
Caffe源码剖析3-InnerProduct层
深度学习，计算机视觉
07-10 5491
1.  对InnerProduct Layer的注释
内积（Inner Product）
最新发布
weixin_71288092的博客
04-19 788
内积（Inner Product）是线性代数中的核心概念，广泛应用于数学、物理和机器学习中。在 PyTorch 等深度学习框架中，内积是张量运算的基础操作之一。
关于caffe innerproduct层的理解
u010935076的博客
05-16 6163
假设innerproduct（以下称IP层）层的层参数output_num为n, IP层输入blob尺寸为m*c*w*h  ,那么输出尺寸为m*n   ,即m*n*1*1,不难看出IP层把输入blob的m个二维矩阵（图片）通过与权重矩阵的卷积运算，最终转化为了一个m*n的二维矩阵，很显然，这个二维矩阵感知了输入的m张图片的综合特征，这也是IP层被称为多层感知的原因吧！
判断IP地址是否为内网IP地址
ξσ Dicky's Blog σξ
02-04 3131
/// /// 判断IP地址是否为内网IP地址/// /// IP地址字符串/// private bool IsInnerIP(String ipAddress){    bool isInnerIp = false;    long ipNum = GetIpNum(ipAddress);    /**       私有IP：A类  10.0.0.0-10.255.255.255       
判断给定的IP地址是否是内网IP
gaohuanjie的专栏
06-30 6000
/** * 判断给定的IP地址是否是内网IP * * @author GaoHuanJie */ public class Test{ public boolean isInnerIP(String ipAddress){/*判断是否是内网IP*/ boolean isInnerIp = false;//默认给定IP不是内网IP long ipN
MySQL、JDBC、HTML、CSS、JavaScript、jQuery、tomcat、Http、Servlet、JSP、EL、JSTL、Maven、Cookie、Session（框架第一部分）
wrh0740的博客
07-10 5340
第一章 MySQL 1. 数据库 1、什么是数据库？ 所谓的数据库就是指存储和管理数据的仓库 2、数据库有哪些分类？ 3、什么是关系型数据库？ 底层以二维表的形式保存数据的库就是关系型数据库 stu-学生表 4、常见的关系型数据库有哪些？ Sql Server：微软提供，收费，适用于一些中型或大型的项目中，在java中的使用占比不高（.NET中使用的较多） Oracle：甲骨文公司提供，收费，适用于一些大型或者超大型的项目中，在java中的使用占比非常高 mysql：瑞典MySQLAB公司提
数据库核心概念揭秘：掌握关系型数据库的关键技巧
# 摘要 关系型数据库作为信息管理的核心技术，其基础知识、设计、优化和安全是数据库管理和应用的关键环节。本文首先介绍了关系型数据库的基础知识和设计的必要性，阐述了规范化理论和设计实践中的关键技巧。...
LIN2.1中文版核心概念深度解读：掌握系统设计的最佳实践
[LIN2.1中文版核心概念深度解读：掌握系统设计的最佳实践](https://fpgainsights.com/wp-content/uploads/2023/12/LIN-A-Comprehensive-Guide-to-the-Master-Slave-IP-Core-1024x563.png) # 摘要 LINQ（Language ...
Caffe源码 - inner_product_layer 全连接层
长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
01-12 2191
Caffe - 全连接层 inner_product_layer 图像分类中，网络结构的最后一般有一个或多个全连接层. 全连接层的每个节点都与其上层的所有节点相连，以综合前面网络层提取的特征. 其全连接性，导致参数较多. 全连接层将卷积的 2D 特征图结果转化为 1D 向量. 如 MNIST： 最后两层为全连接层，在pooling 层后，转化为 1D 的 1*100 长度的向量. ...
Inner Product点积的零知识证明
mutourend2010@gmail.com
07-24 1486
1 引言 例子一：Prover声称其有某公钥PXP_XPX​的私钥xxx，PX=xGP_X=xGPX​=xG。典型的Schnoor’s身份协议。 Prover以零知识证明方式来证明他知道xxx，证明过程如下： a) P→V:RP \rightarrow V:RP→V:R (P选择随机数k，该值对V保密，R=kGR=kGR=kG。R为a new random curve point。) b) V→...
(转)判断一个IP地址是否为内网IP（备忘）
cradmin的专栏
04-11 2617
<br />java 代码/*判断是否是内网IP*/public static boolean isInnerIP(String ipAddress){    <br />        boolean isInnerIp = false;    <br />        long ipNum = getIpNum(ipAddress);    <br />        /**   <br />        私有IP：A类  10.0.0.0-10.255.255.255   <br />      
inner_product
dianminba7855的博客
01-21 169
版本1： template < class InputIterator1, class InputIterator2, class T> T inner_product(InputIterator1 first1, InputIterator1 last1, InputIterator2 first2, T init) { //以第一序列之元素个数为据，将...
深度学习中常用乘法矩阵乘、点乘、内积
mingo220的博客
09-09 7086
1. 矩阵乘： tensorflow: y=tf.matmul(w,x) numpy: y=np.dot(w,x) 2. 外积（out product）:对应元素相乘 别称：点乘，哈达码积hadamard product tensorflow: y=tf.multiply(w, x); y=w * x numpy: y = w * x 3. 内积（inner product）：对应元素相乘相加 别称：数量积（scalar product） y=tf.reduce_sum(tf.multipl
inner_product函数实现向量内积矩阵乘法
Jackie_Ryan的专栏
03-01 2167
头文件：#include&lt;numeric&gt; 函数定义：std::inner_product(begin1,end1,begin2,init) 功能说明：计算两个vector的内积，这个函数模板有 4 个参数：前两个参数是定义第 1 个 vector 的输入迭代器，第 3 个参数是确定第 2 个 vector 的开始输入迭代器，第 4 个参数是和的初值。算法会返回 vector 的内...
Caffe框架源码剖析(7)—全连接层InnerProductLayer
edmond999的专栏
11-13 710
全连接层InnerProductLayer的原理很简单，说白了就是矩阵乘法运算。正向传导时输出数据等于输入数据乘上权重，如果有偏置项就再加上偏置项。写成公式就是：     矩阵乘法在CPU端采用OpenBLAS实现，在GPU端则采用NVIDIA cuBLAS实现加速。     inner_product_layer.hpp定义如下， [cpp] view plain
如何判断自己IP是内网IP还是外网IP
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AcceptedLin的博客
02-11 1万+
tcp/ip协议中，专门保留了三个IP地址区域作为私有地址，其地址范围如下： 10.0.0.0/8：10.0.0.0～10.255.255.255 172.16.0.0/12：172.16.0.0～172.31.255.255 192.168.0.0/16：192.168.0.0～192.168.255.255 使用保留地址的网络只能在内部进行通信，而不能与其他网络互连。如果要与外部通信，那么必须通过网关与外部通信，这里使用了NAT, NAPT技术就是用来保证通信的代理机制。 另外...
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