腾讯近期推出了基于Transformer架构的混合专家（MoE）模型——Hunyuan-Large（Hunyuan-MoE-A52B）。该模型目前是业界开源的最大MoE模型之一，拥有3890亿总参数和520亿激活参数，展示了极强的计算能力和资源优化优势。具体文章，如下可见，保证你不吃亏。

等待实习的第十天，闲着无趣。看看文章博文打发一下时间。最近CV Transformer的研究如火如荼，Transformer最初在NLP领域中被提出来的，被证明在NLP几大任务上取得了显著的优势，在NLP任务中用于对序列型数据进行建模，里面用了一大堆注意力机制。理解Transformer关键在于理解它里面处理单元的工作原理。本文主要介绍简单的序列处理单元RNN,LSTM及其变种，之后会写几篇文章对

腾讯近期推出了基于Transformer架构的混合专家（MoE）模型——Hunyuan-Large（Hunyuan-MoE-A52B）。该模型目前是业界开源的最大MoE模型之一，拥有3890亿总参数和520亿激活参数，展示了极强的计算能力和资源优化优势。具体文章，如下可见，保证你不吃亏。

使用数据集：IMDB 数据集库文件：tensorflowtensorflow_hub:用于迁移学习的库和平台tensorflow_datasets:提供常用数据集我们使用 Tensorflow Hub 和 Keras 进行迁移学习的基本应用。在模型构建整个过程中，使用了tf.keras，它是一个 Tensorflow 中用于构建和训练模型的高级API，此外还使用了Te...

Keras 机器学习基础知识：对服装图像进行分类使用Tensorflow Hub对未处理的电影评论数据集IMDB进行分类后续关于tensorflow 2.0文章继续更新...........现在是凌晨五点多了，睡不着，来更新一篇文章。今天文章的题目是使用tensorflow2.0对预处理的IMDB数据集进行分类，在前面的文章Tensorflow2.*教程之使用 Keras 和 ...

解决问题尽管BiLSTM+CRF被广泛的应用于NER任务中有很好的表现，但是BiLSTM不能很好的利用GPU的并行性，导致模型的性能很差，本文提出了一种替代方案-Iterated Dilated Convolutional Neural Networks(ID-CNNs)，相比传统的CNN，ID-CNNs可以捕获更长的上下文信息，并且相比传统的LSTM，可以实现并行性。DilatedCNN 和 普

神经网络中矩阵基础

手写神经网络，实现mnist数据集分类。

如何安装XGBoost的C++版本进行模型训练和推理

今天，我将介绍一种基于多级小波分解的时序预测算法——WPMixer，该算法旨在有效捕捉时间序列数据中的多分辨率信息，涵盖时间域和频率域的特征。随着数据的复杂性和多变性增加，传统的时间序列预测方法往往难以处理数据中的突然波动和长期依赖关系。WPMixer通过引入小波变换的多级分解，能够在多个尺度上同时提取时序数据的局部和全局特征，从而增强模型对数据复杂性和变化模式的适应性。此外，WPMixer采用补