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Lion : 超越 AdamW 的优化算法

出品人:Towhee 技术团队 优化算法,即优化器,在训练神经网络中起着基础作用。 近年来引入了大量手工优化器,其中大部分是自适应优化器。然而,具有解耦权重衰减的 Adam,也称为 AdamW,和具有因数二次矩的 Adafactor,仍然是训练大多数深度神经网络的事实上的标准优化器,尤其是最近最先进的语言、视觉和多模态模型。 另一个方向是自动发现这样的优化算法。学习优化 (L2O) 方法建议通过训练参数化模型(例如神经网络)来发现优化器以输出更新。然而,那些通常在有限数量的小任务上训练的黑盒优化器很难推广到最先进的设置,在这些设置中,更大的模型需要更多的训练步骤来训练。 另一类方法应用强化学习或蒙特卡洛采样来发现新的优化器,其中搜索空间由由预定义操作数和运算符组成的树定义。为了使搜索易于管理,他们通常通过使用固定操作数和限制树的大小来限制搜索空间,从而限制发现的可能性。因此,所发现的算法尚未达到最先进的水平。 Google 和 UCLA 提出 Lion (EvoLved Sign Momentum) 优化算法,以优越的性能和良好的效果超越了经典的优化算法。Lion 通过程序搜索来发现优...

CoSky 3.3.5 发布 - 高性能、低成本微服务治理平台

CoSky高性能、低成本微服务治理平台(服务注册/发现 & 配置中心) CoSky是一个轻量级、低成本的服务注册、服务发现、 配置服务 SDK,通过使用现有基础设施中的 Redis (相信你已经部署了Redis),不用给运维部署带来额外的成本与负担。 借助于 Redis 的高性能,CoSky提供了超高TPS&QPS (10W+/sJMH 基准测试)。CoSky结合本地进程缓存策略 +Redis PubSub,实现实时进程缓存刷新,兼具无与伦比的QPS性能 (7000W+/sJMH 基准测试)、进程缓存与 Redis 的实时一致性。 更新内容(v3.3.5) 🎉 🎉 🎉 依赖:更新Angular版本到 v15 依赖:更新org.springframework.boot:spring-boot-dependencies到 v2.7.10 依赖:更新monaco-editor到 ^0.36.0 依赖:更新CosId到 v1.18.5 重构:使用CoSec替换内置安全认证服务 服务注册与发现 配置中心 Examples Service Consumer --RPC--&...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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