基于Huffman树的层次化Softmax：面向大规模神经网络的高效概率计算方法
1、理论基础 算法本质与背景 层次化（Hierarchial）Softmax算法是在深度学习领域中解决大规模词嵌入训练效率问题的重要突破。该算法通过引入Huffman树结构，有效地将传统Softmax的计算复杂度从线性降至对数级别，从而在处理大规模词汇表时表现出显著的优势。 在传统的神经网络词嵌入模型中，Softmax函数扮演着将任意实数向量转换为概率分布的关键角色。其基本形式可表述为： 给定分....
未来趋势：探索GraphRAG在大规模异构网络环境下的挑战与机遇
随着互联网和物联网技术的快速发展，数据不仅数量庞大，而且类型多样，形成了复杂的大规模异构网络。这些网络中包含了不同类型的节点（如文本、图像、视频等）以及它们之间的多种关系。如何有效地处理这种大规模异构网络，以便进行内容理解与生成，是当前研究的一个热点问题。Graph Retrieval-Augmen...
澳大利亚电信由断电引发的大规模网络中断给CIO带来的惨痛教训
本文来自 企业网D1net公众号 澳大利亚电信的网络中断已经导致领导层改组，这次网络事故为IT领导者提供了有关弹性和灾难恢复的重要教训，并促使他们重新评估计划，引发了和灾难恢复有关的对话，并进行投资以降低风险和避免灾难性的后果。 本月初，澳大利亚电信发生大规模停电，导致1000万澳大利亚人和40万家企业长达12个小时无法使用电话和互联网，澳大利亚电信的CEO Kelly...
优化大规模Tewary集群的网络性能_容器服务 Kubernetes 版_容器服务Kubernetes版(ACK)
在Terway的集群中，可以使用NetworkPolicy来控制Pod之间的访问。当Terway的集群节点数量增加到100以上时，NetworkPolicy的代理会给Kubernetes的管控造成不小的压力，所以需要对NetworkPolicy做针对大规模集群的优化调整。本文介绍如何优化大规模Terway集群中NetworkPolicy的性能。
m基于大规模MIMO技术的5G网络上下行功率优化算法matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于大规模MIMO技术的5G网络上下行功率优化算法"是针对5G网络中的大规模多输入多输出（MIMO）系统进行功率优化的一种算法。该算法旨在通过优化上行和下行通信的功率分配，以实现网络资源的高效利用、提高系统容量和降低干扰。其中，注水法（Water Filling）和Dinkelbach法是两种常用的功率优化方法...
LINE：大规模信息网络嵌入方法
论文标题：LINE: Large-scale Information Network Embedding论文链接：https://arxiv.org/abs/1503.03578论文来源：WWW 2015一、概述目前已有一些图embedding的方法，这些方法在小规模网络上有不错的效果，然而面对现实世界中的大规模信息网络时是无能为力的，这些网络通常包含几百万个节点和数十亿的边。举例来说，一些方法....
阿里云机器学习平台PAI与香港大学合作论文入选INFOCOM 2022，有效减少大规模神经网络训练时间
近日，阿里云机器学习平台 PAI 与香港大学吴川教授团队合作的论文”Efficient Pipeline Planning for Expedited Distributed DNN Training”入选 INFOCOM（IEEE International Conference on Computer Communications） 2022，论文提出了一个支持任意网络拓扑的同步流水线并行训....
谷歌、阿里、腾讯等在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法(三）
3.Subgraph sampling3.1 cluster-GCN论文标题：Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks论文来源：KDD2019论文方向：图卷积网络论文链接：https://arxiv.org/abs/1905.07953**主要思路：**....
谷歌、阿里、腾讯等在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法(二）
2.Layer-wise sampling2.1 FastGCN论文标题：FastGCN: fast learning with graph convolutional networks via importance sampling论文来源：ICLR2018论文方向：图卷积网络论文链接：https://arxiv.org/abs/1801.10247我们已知，GCN的形式为：从积分的角度看待图....
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