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转自:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html 郭耀华's Blog 欲穷千里目,更上一层楼项目主页:https://github.com/guoyaohua/ 博客园 首页 新随笔 联系 订阅 管理 [深度学习]深入理解Batch Normalization批标准化   这几天面试经常被问到BN层的原理,虽然回答上来了,但还是感觉答得不是很好,今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理,以下为参考网上几篇文章总结得出.…

  全文转载于郭耀华-[深度学习]深入理解Batch Normalization批标准化:   文章链接Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift:发表于2015的ICML: 这几天面试经常被问到BN层的原理,虽然回答上来了,但还是感觉答得不是很好,今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理,以下为参考网上几篇文章总结得出.   Bat…

这几天面试经常被问到BN层的原理,虽然回答上来了,但还是感觉答得不是很好,今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理,以下为参考网上几篇文章总结得出. Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性.虽然有些细节处理还解释不清其理论原因,但是实践证明好用才是真的好,别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问.本文是对论文<Batch Normalization: A…

文章转载自:http://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性.虽然有些细节处理还解释不清其理论原因,但是实践证明好用才是真的好,别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问.本文是对论文<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Trainin…

1. 3种系统架构与2种存储器共享方式 1.1 架构概述 从系统架构来看,目前的商用服务器大体可以分为三类 对称多处理器结构(SMP:Symmetric Multi-Processor) 非一致存储访问结构(NUMA:Non-Uniform Memory Access) 海量并行处理结构(MPP:Massive Parallel Processing). 共享存储型多处理机有两种模型 均匀存储器存取(Uniform-Memory-Access,简称UMA)模型 非均匀存储器存取(Nonunifo…

一.MMP数据库 MPP是massively parallel processing,一般指使用多个SQL数据库节点搭建的数据仓库系统.执行查询的时候,查询可以分散到多个SQL数据库节点上执行,然后汇总返回给用户.MPP解决了单个SQL数据库不能存放海量数据的问题,但是也存在一些问题,例如:当节点数达到100左右的时候,MPP有些仍会遇到Scalability的问题,速度变慢,或者不稳定.而且,当增加或者删除节点的时候,需要的维护工作仍然比较大,集群会遇到数据迁移和重新平衡的问题.SQL on…

从系统架构来看,目前的商用服务器大体可以分为三类,即对称多处理器结构 (SMP : Symmetric Multi-Processor) ,非一致存储访问结构 (NUMA : Non-Uniform Memory Access) ,以及海量并行处理结构 (MPP : Massive Parallel Processing) .它们的特征分别描述如下: 1. SMP(Symmetric Multi-Processor) SMP (Symmetric Multi Processing),对称多处理系…

从系统架构来看,目前的商用服务器大体可以分为三类,即对称多处理器结构 (SMP : Symmetric Multi-Processor) ,非一致存储访问结构 (NUMA : Non-Uniform Memory Access) ,以及海量并行处理结构 (MPP : Massive Parallel Processing) .它们的特征分别描述如下: 1. SMP(Symmetric Multi-Processor) SMP (Symmetric Multi Processing),对称多处理系…

网络比总线差多了 除非是真正的mpp并行架构 楼方鑫HZproxy里内置一个memory db,可以解决跨库查询中最难的部份.楼方鑫HZ 2015/1/24 21:52:33@joe 用两层DB就好解了.22:51:19joe 2015/1/24 22:51:19跨库不好解决楼方鑫HZ 2015/1/24 22:52:02跨库join是不好解决的楼方鑫HZ 2015/1/24 22:52:16跨库汇总,这样可以很好地处理了.楼方鑫HZ 2015/1/24 22:52:53跨库join,不管谁来实…

一.MPP,SMP,NUMA概念介绍 1.1.       MPP架构介绍 MPP (Massively Parallel Processing),大规模并行处理系统,这样的系统是由许多松耦合的处理单元组成的,要注意的是这里指的是处理单元而不是处理器.每个单元内的CPU都有自己私有的资源,如总线,内存,硬盘等.在每个单元内都有操作系统和管理数据库的实例复本.这种结构最大的特点在于不共享资源. 1.2.    SMP架构介绍 SMP (Symmetric Multi Processing),对称多…

SMP.NUMA.MPP体系结构介绍 从系统架构来看,目前的商用服务器大体可以分为三类,即对称多处理器结构 (SMP : Symmetric Multi-Processor) ,非一致存储访问结构 (NUMA : Non-Uniform Memory Access) ,以及海量并行处理结构 (MPP : Massive Parallel Processing) .它们的特征分别描述如下: 1. SMP(Symmetric Multi-Processor) SMP (Symmetric Multi…

SMP.NUMA.MPP体系结构介绍 https://www.cnblogs.com/tcicy/p/10185783.html 从系统架构来看,目前的商用服务器大体可以分为三类,即对称多处理器结构 (SMP : Symmetric Multi-Processor) ,非一致存储访问结构 (NUMA : Non-Uniform Memory Access) ,以及海量并行处理结构 (MPP : Massive Parallel Processing) .它们的特征分别描述如下: 1. SMP(S…

第三周:Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks 调试处理(Tuning process) 目前为止,你已经了解到,神经网络的改变会涉及到许多不同超参数的设置.现在,对于超参数而言,你要如何找到一套好的设定呢?在本节中,我想和你分享一些指导原则,一些关于如何系统地组织超参调试过程的技巧,希望这些能够让你更有效的聚焦到合适的超参设定中. 关于训练深度神经网络最难的事情之一是你要处理的参数的数量,下面粗…

Batch训练的反向传播过程 本文试图通过Softmax理解Batch训练的反向传播过程 采用的网络包含一层全连接和一层softmax,具体网络如下图所示: 交叉熵成本函数: \[L = - \frac{1}{m}\sum\limits_{i = 1}^m {\sum\limits_{j = 1}^N {{y_{ij}}\log {{\hat y}_{ij}}} }.\] where \(m\) is the number of sample, \(N\) denotes the number…

在机器学习领域中,有一个重要的假设:独立同分布假设,也就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的,否则在训练集上学习到的模型在测试集上的表现会比较差.而在深层神经网络的训练中,当中间神经层的前一层参数发生改变时,该层的输入分布也会发生改变,也就是存在内部协变量偏移问题(Internal Covariate Shift),从而造成神经层的梯度消失,模型收敛过慢的问题. Batch Normalization(BN,批量标准化)就是一种解决内部协变量偏移问题的方法,它通过对神经网络的中间层进行逐层归…

Inception V2网络中的代表是加入了BN(Batch Normalization)层,并且使用 2个 3*3卷积替代 1个5*5卷积的改进版,如下图所示: 其特点如下: 学习VGG用2个 3*3卷积代替 Inception V1中的 5*5大卷积.这样做在减少参数(3*3*2+2 –> 5*5+1)的同时可以建立更多的非线性变换,增强网络对特征的学习能力.如下图所示,2个 3*3卷积的效果与一个 5*5 卷积的效果类似: 在 Inception V1中加入BN层,以减少 Internal…

1. batch norm 输入batch norm层的数据为[N, C, H, W], 该层计算得到均值为C个,方差为C个,输出数据为[N, C, H, W]. <1> 形象点说,均值的计算过程为: (1) 即对batch中相同索引的通道数取平均值,所以最终计算得到的均值为C个,方差的计算过程与此相同. <2> batch norm层的作用: a. 均值:(2) b. 方差:(3) c. 归一化:(4) 2. caffe中batch_norm_layer.cpp中的LayerSe…

参考 ———— 图例讲解 https://blog.csdn.net/u014518506/article/details/80445283 理解:cell其实只有一个 : sequence length其实就是这个cell更新多少次:LSTM的参数总数其实从全连接层的角度来看就可以 源码分析 https://www.cnblogs.com/yuetz/p/6563377.html concat = _linear([inputs, h], 4 * self._num_units, True,…

一.SPA 不是指水疗.是 single page web application 的缩写.中文翻译为 单页应用程序 或 单页Web应用,更多解释请自行搜索. 所有的前端人员都应该明白我们的页面的 url 构成:http://www.fengcms.com/index.html?name=fungleo&old=32#mylove/is/world/peace 如上的 url 由以下部分组成:协议.域名.文件名称.get参数.锚点 1.http:// 规定了页面采用的协议. 2.www.feng…

说说你对SPA的理解,他的优缺点分别是什么? SPA(single-page application) 尽在Web页面初始化时加载相应的HTML,JavaScript和CSS.一旦页面加载完成,SPA不会因为用户的操作而进行页面的重新加载或者跳转:取而代之的时利用路由机制实现HTML内容的变化,UI与用户的交互,避免页面的重新加载. 优点: 用户体验好.快.内容的改变不需要重新加载真个页面,避免了不必要的跳转和重复渲染:甚至于上面的一点,SPA相对对服务器压力小:前后端职责分离,架构清晰,前端进…

六.实战汇总31.powercenter 字符集 了解源或者目标数据库的字符集,并在Powercenter服务器上设置相关的环境变量或者完成相关的设置,不同的数据库有不同的设置方法: 多数字符集的问题,需要源读和目标写分开来考虑,而不是混为一谈. 31.1 oracle字符集 获取Oracle数据库字符集, 以sys用户登录,select value$ from props$ where name='NLS_CHARACTERSET'; 返回数据库本身的字符集 --ZHS16GBK 设置Orac…

1. Hadoop 的神话正在破灭 IBM leads BigInsights for Hadoop out behind barn. Shots heard IBM has announced the retirement of the basic plan for its data analytics software platform, BigInsights for Hadoop. The basic plan of the service will be retired in a mo…

Greenplum :基于 PostgreSQL 的分布式数据库内核揭秘 (上篇) https://www.infoq.cn/article/3IJ7L8HVR2MXhqaqI2RA 学长的文章.. 姚延栋 阅读数:7142019 年 9 月 15 日 17:11   本文经授权转载自公众号 PostgreSQL 中文社区,主要介绍了 Greenplum 集群概述.分布式数据存储和分布式查询优化. 一.数据库内核揭秘 Greenplum 是最成熟的开源分布式分析型数据库(今年 6 月份预计发布的…

Xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具. 它非常的轻量,没有任何依赖,因为它内置了 Lua 运行时. 它使用 xmake.lua 维护项目构建,相比 makefile/CMakeLists.txt,配置语法更加简洁直观,对新手非常友好,短时间内就能快速入门,能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上. 我们能够使用它像 Make/Ninja 那样可以直接编译项目,也可以像 CMake/Meson 那样生成工程文件,另外它还有内置的包管理系统来帮助用户解决 C/C++ 依赖库的集…

在这篇文章中, 将讨论EDW on Hadoop 有哪些备选方案, 以及我个人的倾向性, 最后是建构方法.  欢迎转载, 但必须注明原贴(刘忠武,  http://www.cnblogs.com/harrychinese/p/edw_on_hadoop.html). 数据仓库发展已经有二十多年了, 我们先看看数据仓库发展的趋势: 在数据规模小的时候, 采用单节点RDBMS作为存储和执行引擎, 比如Oracle/PostgreSQL/MySQL都行; 当数据规模大了后, 或者时间窗口很紧时, 多采…

#include <linux/errno.h>#include <linux/kernel.h>#include <asm/segment.h>#include <linux/mm.h>        /* defines GFP_KERNEL */#include <linux/string.h>#include <linux/module.h>#include <linux/sched.h>#include <…

SMP(Symmetrical Multi-Processing),对称多处理系统,是指在一个计算机上汇集了一组处理器(多CPU),各CPU之间共享内存子系统以及总线结构.它是相对非对称多处理技术而言的.应用十分广泛的并行技术.在这种架构中,一台电脑不再由单个CPU组成,而同时由多个处理器运行操作系统的单一复本,并共享内存和一台计算机的其他资源.虽然同时使用多个CPU,但是从管理的角度来看,它们的表现就像一台单机一样.系统将任务队列对称地分布于多个CPU之上,从而极大地提高了整个系统的数据处理能…

PostgreSQL   PostgreSQL是以加州大学伯克利分校计算机系开发的 POSTGRES,现在已经更名为POSTGRES,版本 4.2为基础的对象关系型数据库管理系统(ORDBMS).PostgreSQL支持大部分 SQL标准并且提供了许多其他现代特性:复杂查询.外键.触发器.视图.事务完整性.MVCC.同样,PostgreSQL 可以用许多方法扩展,比如, 通过增加新的数据类型.函数.操作符.聚集函数.索引方法.过程语言.并且,因为许可证的灵活,任何人都可以以任何目的免费使用.修改…

程序比较简单,但感觉比较有意思,个人认为有一定应用价值,希望大家有更好的思路和方法,互相促进. 程序的基本思路是:在CPU堆栈指针SP以上的RAM区域,通过把堆栈指针SP上移若干个字节,把空出的RAM区域供用户使用,当用户在使用完后又可以把该RAM区域释放. 头文件dmalloc51.h /* ******************************************************************************************************…