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训练学论文前沿信息_男宠训练营(2024年12月实时热点)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：教程更新日期：2024-11-29

训练学论文

Meta大模型知识存储与提取7大发现在Meta的论文《Physics of Language Models: Part 3.1, Knowledge Storage and Extraction》中，探讨了大型语言模型（LLM）如何在预训练过程中记忆和提取知识。通过使用一个受控的传记数据集，并采用多种知识增强方法，研究发现模型能够更好地存储和提取知识，并将这种能力与模型内部编码方式的改变联系起来，为工业界LLM预训练提供建议。 𐟔 核心发现：混合训练更利于知识提取：将所有人物传记和一半的QA数据进行混合训练，结果表明这种训练方式能够有效提取知识，并泛化到未在训练数据中出现的人物。然而，这种学习方式与人类学习过程不同，模型倾向于先从QA数据中学习知识，然后将其与传记数据关联，类似于“为了通过考试而学习”。知识提取不是免费“午餐”：即使预训练模型能记住词连着词，仍然有可能无法通过微调进行知识提取。知识增强促进知识提取：多重传记、全名替换和句子排列这些知识增强方法可以显著提高模型的知识提取能力，并且随着增强程度的增加，效果也越好。作者发现知识增强方法可以使模型更早地存储人物属性，并将属性与人物姓名直接关联，而不是与其他相关属性关联。预训练知识存储方式对提取至关重要：QA微调准确率与Q-probing准确率高度相关，这表明模型在预训练阶段存储知识的方式对于提取至关重要，如果预训练阶段不能学习到这种方式，微调阶段不管使用何种prompt和参数都可能无法矫正。名人效应：发现即使只对一部分数据进行增强（类似“名人”群体），也能显著提高未增强数据（少数群体）的知识提取能力，这对实际应用具有重要意义，因为我们通常无法对所有数据进行增强。双向模型知识提取：发现尽管BERT对知识顺序不敏感，但MLM预训练任务并不一定能促进知识存储以供后续提取，除非知识是一个独立的词或由独立词组成（如月、日、年），否则在MLM预训练后提取知识会非常困难，甚至不可能。通过这些发现，我们可以更好地理解大型语言模型如何存储和提取知识，并为实际应用提供指导。

研0暑假：读研前的黄金准备期读研和读本科最大的区别在于自主性和学习力。研究生阶段，你需要更强的自律和适应能力。如果你能在研0的暑假提前适应研究生的学习模式，那么你在接下来的三年里将领先一步。以下是一个师兄的经验分享，他在研一就发表了核心期刊，研二还获得了国家奖学金。看看他的暑假安排吧：每周阅读3篇论文 𐟓š 考研主要学的是基础知识，但要在研究生阶段快速找到方向，暑假是关键。建议每周阅读3篇本专业的学术论文，了解前沿问题。只看C刊，只看近五年的文章，太久远的可以暂时不看，因为知识更新速度快，太久远的文章参考意义不大。每周阅读一本专著 𐟓– 暑假8-10周，他总共读了9本书，每本书都有笔记，有的还写了书评。这对于积累专业理论基础至关重要。专著最好看导师推荐的，或者是自己报考学校培养方案里推荐的，不是权威专著不看，看了也没有太大作用。每天坚持写300字 ✍️ 这300字可以是书评，也可以是论文笔记。阅读是思维训练，但写作是最高级的思维训练。只有不断训练写作，才能慢慢提升写作能力。只看不写也很难出成果。各位小伙伴也可以尝试着每天用电脑打打字，写点东西。良好的作息习惯 𐟌™ 很多小伙伴放假了就放飞自我了，每天晚上玩手机玩到凌晨，睡觉睡到午饭之后。长期以往，这种习惯不仅影响身体健康，也会养成不好的生活习惯，严重影响生活和学习。每天尽量早睡早起，不要求六七点起床，至少九点之前起床，晚上十一点半之前睡觉。自学英语 𐟓š 虽然现在人工智能很发达，AI也很好用，但不代表英语不用学了。这位学长本科四级都没有过，他知道自己的短板之一是英语，利用考完复试之后的四个多月自学英语，在研一时，四级考了六百多分，六级考了590多分！以上就是这位学长在研0暑假为读研做的主要准备，希望对各位小伙伴有作用！

南京理工大学MBA：高性价比的优选 𐟌Ÿ项目亮点 𐟔籮严谨的工科背景。依托强大的工科院校，南京理工大学的MBA课程注重培养学生的逻辑思维。 𐟌2. 国际视野与本土化。我们致力于培养学生的国际视野，同时强调管理的本土化，引导学生从传统文化中汲取管理智慧，扎根中国土壤。 𐟒𜳮 能力为先。提升管理能力是学生的核心需求，知识传授是提升能力的素材。通过课程训练和综合训练，培养学生实际能力。 𐟓š4. 四位一体的培养模式。通过教学、实践、服务和文化四位一体的培养模式，加强课堂教学与社会实践的结合，提供终身服务。 𐟤5. 共享EMBA资源。作为江苏省仅有的四所具有EMBA办学权的院校之一，南京理工大学MBA可以共享EMBA的优质资源。 𐟌𑶮 播撒情怀的种子。南理工的MBA学子在校园中优雅地成长，学习体验不仅是一段学习旅程，更是一段心灵的成长。 𐟒𐥭樴𙤸Ž奖学金学费：2025级工商管理硕士（MBA）全程学费为15万元，分三年缴纳。奖学金：报考我校MBA并符合条件的考生可获得新生奖学金。 𐟓š在职MBA、MBA备考、工商管理硕士、MBA论文、提升学历、南京理工大学

深度学习建模常见问题与解决方法总结大家好，我是你们的一诺学姐𐟙‹‍♀️。最近有不少同学在写深度学习方向的SCI论文，建模时总会遇到各种各样的问题。为了让大家少走弯路，我整理了一些常见的深度学习建模问题及其解决方法，希望能帮到你们✌️。过拟合（Overfitting）过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差。解决方法包括：增加训练数据量：让模型看到更多的数据。使用正则化技术：如L1/L2正则化、dropout，可以防止模型过拟合。提前停止训练：在验证集上的表现开始下降时停止训练。数据增强：通过一些方法生成新的训练数据。梯度消失/梯度爆炸（Vanishing/Exploding Gradient）在深层神经网络中，梯度可能会变得非常小或非常大，导致训练困难。解决方法包括：使用激活函数：如ReLU、Leaky ReLU，可以缓解梯度消失问题。梯度裁剪：避免梯度爆炸问题。学习率选择（Learning Rate Selection）学习率的选择对模型的训练效果至关重要。如果学习率过大，可能导致模型不收敛；如果学习率过小，可能导致模型收敛速度过慢。解决方法包括：使用学习率衰减策略：逐渐减小学习率。自适应学习率算法：如Adam、RMSprop，可以自动调整学习率。数据不平衡（Imbalanced Data）在某些分类问题中，不同类别的样本数量差异很大，可能导致模型对少数类别的预测效果较差。解决方法包括：欠采样：减少多数类别的样本数量。过采样：增加少数类别的样本数量。生成合成样本：通过一些方法生成新的少数类别样本。超参数调优（Hyperparameter Tuning）深度学习模型有许多超参数需要调优，如网络结构、激活函数、优化器、学习率等。解决方法包括：交叉验证：用一部分数据验证模型的表现。网格搜索：尝试不同的超参数组合。贝叶斯优化：通过一些方法自动寻找最佳的超参数组合。模型部署和推理效率（Model Deployment and Inference Efficiency）在实际应用中，模型的部署和推理效率也是一个重要问题。解决方法包括：模型压缩：减少模型的复杂度。量化：将模型的权重进行量化。剪枝：删除模型中的一些参数。硬件加速：使用GPU等硬件加速设备。总结这些只是一些常见的问题和解决方法𐟒갟𛯼Œ实际应用中还会遇到其他各种问题𐟘�‚针对具体问题，需要根据情况灵活选择和尝试不同的解决方法✔️。你们还遇到过哪些问题，一起讨论一下𐟑‡𐟏𛀀

坚持3个月，外国朋友都惊呆了！𐟘𒊰ŸŒŸ 高阶阶段：你已经掌握了基本的词汇和语法，能够看懂一些文章，日常交流也勉强可以应付。这个时候，你需要更高级的训练方法。 𐟌 大多数人会遇到以下几种情况：不知道说什么言之无物意见表达了却没有什么吸引力 𐟌 这些问题是外语学习中常见的困扰，即使是母语者也会遇到。 𐟎ˆ‘的方法是设定高目标：目标定100分，很容易就考80分；目标定及格，往往考个4、50分。也就是说，人们往往取得的成就比预期低，因此我更注重语言表达的丰富性。 𐟓š 我们曾经学的经典议论文、小说、散文，甚至古文，在我们与人交流中，是不是会不经意拿出来用？对文章的剖析、理解、复述，也帮助我们看事物更透彻，直指本质。 𐟎䠥› 此，有的人往往一语中的，有的人幽默风趣又不油腻。我们从小就在不断地学习运用。而有的人刻意练习，转化到自己的知识体系中，直至水到渠成，出口成章。 𐟎‰ 看到这里，大家应该已经感觉到什么了吧？口语表达的训练，以口才训练为目标，才高效。不仅达到无障碍交流的低阶层次，还能使自己言之有物，言之有理。 𐟓 如何训练：建立素材库：口才好的人必定有自己的一套知识体系。我们要做的就是建立自己的素材库，这不是一蹴而就的，需要长期积累。比如：历史故事、人物传记、电影电视等。帮助你交谈言之有物，引经据典，言之有理。利用积累的素材库，整理出100套故事，并预想练习，不同场景讲不同的故事。大声、快速朗读：每天30分钟，对着全身镜训练自己的眼神、表情以及肢体语言。长期坚持会对自己的言谈举止有非常直观的印象。复述：复述是我反复强调的一个词。因为简洁的复述是将知识转化的关键。这也是费曼学习法的核心所在。用最简显易赅的语言转述出来。 𐟌 这样的训练学习不再是追求口语表达，而是在社交层面寻求更高层次的表达。这样也更加的有趣，更加的有意义不是吗？ 𐟏‹️‍♂️ 任何的方法都绕不开执行和坚持这两个亘古不变的话题，只有这样才能焕发出它的魔力。否则它只不过是一个让人看了热血沸腾的方法论而已。

软考架构师论文写作攻略，轻松过关！ 𐟓š 论文写作特点：软考架构师论文写作不仅考察理论知识，更注重主观理解和应用能力。考生需要深入理解并掌握知识点，同时能够灵活运用。此外，由于现在是机考，打字速度也是影响写作的重要因素。 𐟓ˆ 备考阶段： 1️⃣ 学习：论文主要围绕PIOIS（规划、设计、部署实施、服务运营、持续改进、监督管理）五个方面展开。考生需要先掌握这些方向的核心知识，确保真正理解它们的核心理念和关键技能。 2️⃣ 练习：理论知识掌握后，可以进行训练。先学习优秀范文，提炼出核心框架进行仿写，记得加入实践素材，不能只讲理论。每练习一篇就与范文进行对比，找出差距。 3️⃣ 改进：时常回顾自己的不足和错误，根据教材或其他备考资料的理论知识来改进。项目实践部分可以请专业人士帮忙批改，对指出的不足再次改进，把改完之后的框架、过渡、结尾背一背，减少考试构思时间，同时注意时间管理，提高答题速度和准确性。 𐟓 写作关键： 1️⃣ 回答子问题：子问题是论文主要要解决的问题，全文要始终围绕如何解决这个问题展开。 2️⃣ 理论与实践结合：大部分考生在进入考场时，课本都背得很熟，理论知识已经非常扎实，真正重要的是实践写作能力。这一点直接影响到论文分数。缺乏实践的论文容易显得假大空，不真实。因此在写作时要注意用遇到的实践问题来体现实践经验。 3️⃣ 结构框架清晰明了：一般会采取总分总的结构来组织论文，每段开头都有一个主题句，每个论点都要解决子问题的一部分，以此来进行一一对应，这样能够确保论文始终扣题。

深度学习论文精选：惊艳之作大集合在深度学习领域，哪些论文让你眼前一亮？以下是一些经典之作的回顾： CV领域： GAN：生成对抗网络（GAN）的魔力在于其对抗性训练，从WGAN、DCGAN到StyleGAN、CycleGAN，GAN的热度一直不减。 VAE：变分自编码器（VAE）通过引入KL散度的正则项，使得后验分布与先验分布尽可能接近，从而在生成模型中表现出色。 AlexNet：CNN的经典之作，当时硬件技术有限，但AlexNet在ImageNet挑战赛上的表现令人瞩目，对机器学习社区产生了深远影响。 ResNet：何凯明大神的作品，残差连接的设计简单而有效，成为DNN的基本组件之一。 EfficientNet：重新思考CNN模型的缩放方式，提出了一种更高效的模型。 SimCLR：一个简单的对比学习框架，用于视觉表示学习。 MAE：掩码语言模型（MLM）在视觉领域的简单有效应用。 GIRAFFE：GAN与NeRF的结合，效果令人惊叹，可以移动图片中的物体。扩散模型：生成领域的新星，如OpenAI的DALLⷅ 2和Google的Imagen，引领文本生成图像领域的新风向。 NLP领域： Word2Vec：词嵌入领域的经典之作，思想简单但效果出色，两个训练的优化算法也很有启发。 Transformer：颠覆性的提出transformer架构，迅速席卷NLP、CV等领域，成为可与RNN、CNN并列的经典架构。 BERT：NLP预训练技术的划时代作品，引发了预训练的热潮，并迅速应用到CV等相关领域。 GPT-3：大力出奇迹，大模型之路还没有尽头！虽然未开源，但META开源了可与之媲美的OPT。 Dropout两次：SimCSE中采用对比学习将sentence embedding推向新SOTA，SE领域突然就卷起来了；其中提出的将dropout用作数据增强的想法很有意思，简单实用。这些论文不仅展示了深度学习的巨大潜力，也为我们提供了许多宝贵的启示和灵感。

2024士兵考学提干：入学须知全解析 𐟎‰ 2024年军考录取结果即将公布，预计在8月初（参考2023年为8月9日），考生们可以通过强军网招生平台查询自己的录取情况。收到军校录取通知书后，记得在规定时间内前往报道哦！ 𐟓š 在校学习安排士兵考学：生长军官本科学员入校后，会进行为期两个月的入学军政基础集中训练，之后按学期进行文化基础课、专业基础课和专业课程的教学。期间还会穿插课程实验、部队实习、综合演练、毕业论文等各类实践性教学训练。士兵提干：学员培训时间一般为一年左右。大学毕业生士兵提干对象经任职培训合格的，由承训院校颁发结业证书，并纳入全军分配计划。 𐟓‹ 日常管理制度士兵考学：实行连队化管理模式，严格按照条令、条例和一日生活制度实施。课余时间主要进行自习和体能、军事技能训练，还可以参加各种文体活动。非正课时间以及休息日，学员可以按照规定使用手机。士兵提干：同样实行连队化管理模式，严格按照条令、条例和一日生活制度实施。课余时间主要进行自习和体能、军事技能训练，以及各种文体活动。非正课时间以及休息日，学员可以按照规定使用手机。 𐟎“ 毕业分配去向士兵考学：生长军官本科学员学习期满，完成教学计划规定的全部课程，经考核合格，达到毕业要求的，准予毕业，颁发毕业证书。对符合学位授予条件的学员，授予学士学位，并按规定授予少尉军（警）衔，待遇级别定为十八级。学员毕业后第一岗位任职，按考评排名在分配计划内选择分配去向的基础上，必须服从组织分配。军士职业技术教育学员毕业后，分配原则上遵循回原单位任职，成为技术型军士。士兵提干：结业后，原则上回所在战区级单位，到师级以下部队基层岗位任职；根据需要也可调整分配到其他战区级单位。大学毕业生士兵提干后，按学历确定职务（专业技术）等级、军衔及工资基本标准。

𐟎“深度学习论文创新宝典 𐟓š探索深度学习论文的创新点，为你的研究提供灵感！ 𐟒ᦷ𛥊 Attention机制：为网络模型注入新的活力，提升关键信息提取能力。 𐟏›️引入Inception结构：借鉴Inception的设计思想，在自网络中加入多尺度特征融合，增强模型表现。 𐟓–迁移学习大法：基于预训练模型进行迁移学习，快速适应新任务，提升模型泛化能力。 𐟔„创新Normalization方法：尝试新的Normalization技术，如Layer Normalization、Instance Normalization等，优化模型训练和性能。 𐟒ꧽ‘络结构改进：对经典网络结构进行改进，如VGG的小池化核和小卷积核设计，提升网络表达能力。 𐟌𑥑𝥐你的网络：结合创新点，为你的网络起个响亮的名字，增加模型的可信度和认可度。 𐟔探索更多创新点：如膨胀卷积、残差网络与感知损失的结合，以及极限学习机代替BP神经网络等，为你的研究增添更多可能性。 𐟎‰希望这些创新点能激发你的研究灵感，为深度学习领域贡献新的力量！

𐟓š 深度学习入门必读：10篇经典论文推荐 𐟌Ÿ 近期有不少小伙伴在问如何快速入门深度学习，尤其是对于那些对深度学习算法创新感兴趣的开发者。今天，我就来给大家推荐10篇经典论文，帮助你快速上手深度学习。《Deep Residual Learning for Image Recognition》这篇论文提出了一种深度残差学习框架，让神经网络的训练变得更加简单。通过将每一层定义为学习残差函数，而不是未使用的函数，网络能够达到前所未有的深度。在ImageNet数据集上，评估的残差网络深度高达152层，比VGG网络深了8倍，但复杂性仍然较低。最终，这些残差网络在ImageNet测试集上取得了3.57%的误差，获得了ILSVRC 2015年分类任务的第一名。《TensorFlow: a system for large-scale machine learning》 TensorFlow是一种用于在大规模和异构环境中运行的机器学习系统。它使用数据流图来表示计算、共享状态和改变状态的操作。通过将数据流图的节点映射到集群中的多台机器，并在一台机器中映射到多个计算设备上，包括多核CPU、通用GPU和特定设计的张量处理单元（Tensor Processing Units, TPUs），TensorFlow为应用开发人员提供了灵活性。本文描述了TensorFlow的数据流模型，并展示了TensorFlow在几个真实世界应用中的出色性能。《Mask R-CNN》这篇文章提出了一个简单、灵活、通用的对象实例分割框架。通过在现有的边界框识别分支上添加一个用于目标掩码预测的分支，Mask R-CNN能够有效地检测图像中的对象，并为每个实例生成高质量的分割掩码。训练简单，仅对更快的R-CNN增加了较小的开销，并能以每秒5帧的速度运行。本文展示了在COCO挑战套件的所有三个方面中的顶级结果，包括实例分割、有界框对象检测和人体关键点检测。《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》 Batch Normalization是一种用于加速深度网络训练的技术，通过减少内部协变量偏移来提高网络的稳定性。它在训练过程中对每一层的输入进行标准化处理，使得每一层的输出都服从标准正态分布，从而加速网络的收敛速度。《Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting》 Dropout是一种用于防止神经网络过拟合的简单方法。通过在训练过程中随机丢弃一部分神经元，Dropout能够有效地减少神经网络的复杂度，从而提高其泛化能力。《ReLU: A Simple Nonlinearity for Deep Networks》 ReLU（Rectified Linear Unit）是一种用于深度网络的简单非线性激活函数。它的计算简单，能够有效解决梯度消失问题，从而提高网络的训练效率。《Gradient Descent with Momentum》动量梯度下降是一种用于优化神经网络参数的算法。通过引入动量项，动量梯度下降能够加速网络的收敛速度，并减少对初始参数的敏感性。《Adam: A Method for Stochastic Optimization》 Adam是一种用于随机优化神经网络参数的算法。它结合了动量梯度下降和自适应学习率调整的优点，能够自适应地调整学习率，从而提高网络的训练效率。《LSTM: A Search Space Odyssey》 LSTM（Long Short-Term Memory）是一种用于处理序列数据的神经网络结构。通过引入门控机制，LSTM能够有效地捕捉序列中的长期依赖关系，广泛应用于自然语言处理和语音识别等领域。《Autoencoders, Unsupervised Learning, and Deep Architectures》这篇论文介绍了自编码器的基本原理和应用。自编码器是一种无监督学习算法，通过学习输入数据的编码和解码来提取数据的内在特征。它在深度学习和图像处理中有着广泛的应用。希望这些论文能帮助你快速入门深度学习，享受深度学习的魅力！𐟓–✨