文章目录 GPGPU计算管线一、引言二、GPGPU计算模型2.1 数据并行性2.2 计算密集型 三、GPGPU计算管线3.1 管线（Pipeline）概述3.2 计算管线结构输入阶段执行阶段输出阶段 3.3 计算管线优化内存优化计算优化 四、代码示例五、结论 GPGPU计算管线 一、引言 通用图形处理单元（General Purpose computation on Gra

目录 一、前言 二、Gas - 驱动以太坊DApps的能源 1、讲解 1.以太币 2.Gas是啥 3.Gas能干嘛？ 4.如何节省Gas 2、实战 1.要求 2.代码 三、Time Units  1、讲解 2、实战1 1.要求 2.代码 3、实战2——僵尸冷却 1.要求 2.代码 一、前言 看了一些区块链的教程，论文，在网上刚刚找到了一个项目实战，Cry

https://blog.csdn.net/liuchonge/article/details/70238350 门控线性单元Gated linear units是在Language model with gated convolutional network中提出的。 首先我们可以通过堆叠CNN来标识长文本，提取更高层、更抽象的特征，而且相比LSTM而言，我们需要的op更少（CNN需要O(N

Lecture 10 - TranslationContentsLecture 12 文章目录 SlidesRef Slides You can see often the egg cells are the biggest of all cells. The biggest cell is an ostrich egg. It’s about 15 centimet

博客内容将首发在微信公众号"跟我一起读论文啦啦"，上面会定期分享机器学习、深度学习、数据挖掘、自然语言处理等高质量论文，欢迎关注！ 本次总结的是一篇16年的关于NLP中分词操作的论文，论文链接Subword，参考的实现代码subword-nmt，许多论文方法（例如BERT等）都将该方法应用到分词处理上，相对于word-level和character-level，该方法取得了不错的效果。 动机

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ReLU 在神经网络中，常用到的激活函数有sigmoid函数： f(x)=11+e−xf(x)=11+e−x 双曲正切函数： f(x)=tanh(x)f(x)=tanh(x) 而本文要介绍的是另外一种激活函数，Rectified Linear Unit Function(ReLU, 线性激活函数)  ReLU函数可以表示为 f(x)=max(0,x)f(x)=max(0,x) 显然

ICML2016 Understanding and Improving Convolutional Neural Networks via Concatenated Rectified Linear Units 本文在深入分析CNN网络内部结构，发现在CNN网络的前几层学习到的滤波器中存在负相关。 they appear surprisingly opposite to each oth

nn.Linear(d, num_units, bias=True)是PyTorch中定义的一个全连接线性层。其中，d是输入特征的数量，num_units是输出特征的数量，而bias参数决定是否在这个线性变换中添加一个偏置项。 设置bias=True与bias=False的区别如下： 数学表示: 有偏置: y = W x + b y = Wx+b y=Wx+b无偏置: y = W x y