最新解码器（最新解码器美国大英多少钱）

为什么传统的非线性优化需要一个很好的初值才能work，而神经网络却不需要呢？神经网络也需要吗，怎么可以说不需要？你知不知道早前的预训练跟现在根本没有关系？那会儿是先训练出一个自编码器，然后去掉解码器部分，将编码器训练好的参数保留下来，再开始在指定任务上使用梯度下降，否则就无法正常训练。你知不知道有很多人在研究各种参数初始化的方法，DNN使用xavier初始化、resnet使用he初始化、LSTM的kernel使用正交初始化以及forgetbias使用全一初始化......除了参数初始化方法，还有自适应优化器、各种归一化方法等，这些研发成果让原本需要繁琐预训练的深度学习框架，都可以直接进行训练，只是你不知道而已。到目前为止，神经网络的优化问题还没被完全解决，而训练一个包含千亿参数的大型Transformer仍然是一件非同寻常的事情。