名为Transformer；论文实现的 任务是机器翻译。 Transformer结构 Multi-Head Attention Add & Norm Input Embedding Output Embedding Feed Forward Add & Norm Masked Multi-Head Attention Add & Norm Multi-Head Attention Add & Norm Transformer的工作流程 “多头”注意力（“multi-headed” attention）的机制 一组Q,K,V得到了一组当前词的特征表达 类似卷积神经网络中的filter提取多种特征？ 27 2.Transformer的工作流程 “多头”注意力（“multi-headed” attention）的机制 28 2.Transformer的工作流程 “多头”注意力（“multi-headed” attention）的机制 attention）的机制 可以看到 Multi-Head Attention 输出的矩阵Z 与其输入的矩阵X的维度是一样的。 29 2.Transformer的工作流程 “多头”注意力（“multi-headed” attention）的机制 30 2.Transformer的工作流程 31 2.Transformer的工作流程 multi-headed结果 • 不同的注意力结果 •

........................................................................................... 11 Multi-Layer Perceptron ................................................................................ .................................................................................. 63 Create a Multi-Layer Perceptron ANN ............................................................................ 10 Theano Theano is an open source deep learning library that allows you to evaluate multi- dimensional arrays effectively. We can easily install using the below command: pip install theano

?? ? ?? ? Multi-output Perceptron ∑ σ E ?0 0 ?1 0 ?2 0 ??0 ??? ? ??? ? ?0 1 ?0 1 t ∑ ∑ ∑ ∑ ?? t ?? 1 ?? 1 ?? 1 ?? 1 ?? ????= ?? − ?? Ok (1 − ??) ?? 0 Multi-Layer Perceptron ?? ? Multi-Layer Perceptron ∑ σ E ?0 ?|?0 ? ?j ?|?? ? ?? ? |?? ? ??? ? ??? ? ?0 ? ?0 ? t ∑ ∑ ∑ ∑ ?? t ?? ? ?? ? ??? ?? ? ?0 0 ?1 0 ?2 0 ?? 0 ??? ? Multi-Layer Perceptron ?2 0 ?? 0 ??? ? ?? ????= ?? − ?? Ok (1 − ??) ?? 0 ?? ????= ?? − ?? Ok (1 − ??) O? ? Multi-Layer Perceptron ∑ σ E ?0 ?|?0 ? ?j ?|?? ? ?? ? |?? ? ??? ? ??? ? ?0 ? ?0 ? t ∑

名为Transformer；论文实现的 任务是机器翻译。 Transformer结构 Multi-Head Attention Add & Norm Input Embedding Output Embedding Feed Forward Add & Norm Masked Multi-Head Attention Add & Norm Multi-Head Attention Add & Norm 将 3) 的 结 果 喂 入 标 准 Transformer 的 encoder 中 作 者将类别作为一个可学习的 patch (?0)输入模型，与图像 的patch+pos 信息作为multi- head attention 的输入。 可以叠加多层encoder： 2.模型介绍 17 将encoder得到的结果 输入分类层 encoder 会输出多个上 下文向量，对于图像分 类，只需要

?????????? + 1 skip connections Decoder Details from multi-frames Analysis 52 3 identical frames Output (identical) Details from multi-frames Analysis 53 3 consecutive frames Output (consecutive) 2017], [Kim et al, 2017], [Su et al, 2017], [Wieschollek et al, 2017] Network: encoder-decoder, multi-scale, etc. Previous Work 79 Complicated Real-world Blur Remaining Challenges 80 Data from GOPRO 2017] Remaining Challenges 82 Input Output conv skip connection Efficient Network Structure Multi-scale or cascaded refinement network [Nah et al, 2017] Remaining Challenges 83 Output conv conv

standard defined neural network layers, deep learning optimizers, data loading utilities, and multi-gpu, and multi-node support. Functions are executed immediately instead of enqueued in a static graph, improving local_dir:container_dir nvcr.io/nvidia/ pytorch:-py3 Note: If you use multiprocessing for multi-threaded data loaders, the default shared memory segment size with which the container runs might script is available on GitHub and NGC. Known Issues ‣ Up to 49% performance regression in DLRM on multi-GPU training runs. PyTorch Release 22.09 PyTorch RN-08516-001_v23.07 | 91 ‣ On H100 NVLink

plot_model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 239 20.9 multi_gpu_model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 239 21 贡献 242 数据。 Keras 有一个内置的实用函数 keras.utils.multi_gpu_model，它可以生成任何模型的数据并 行版本，在多达 8 个 GPU 上实现准线性加速。 有关更多信息，请参阅 multi_gpu_model 的文档。这里是一个简单的例子： from keras.utils import multi_gpu_model # 将 `model` 复制到 8 个 GPU GPU 上。 # 假定你的机器有 8 个可用的 GPU。 parallel_model = multi_gpu_model(model, gpus=8) parallel_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop') # 这个 `fit` 调用将分布在 8 个 GPU 上。 # 由于 batch size

http://www.iro.umontreal.ca/~vincentp/ift3395/lectures/backprop_old.pdf Multi-Output Perceptron ▪ Extend to cope with multi categories https://youtu.be/aygSMgK3BEM Perceptrons’ Limitation: 1969 http://science 780 Is it Winter? http://www.iro.umontreal.ca/~vincentp/ift3395/lectures/backprop_old.pdf NO! Multi-Layer Perceptron is coming ▪ New Issue: How to train MLP ▪ Chain Rules => Backpropagation http://www

Kernel_channels: 2 ch Kernel_size: Stride: Padding: Multi-Kernels https://skymind.ai/wiki/convolutional-network x: [b, 3, 28, 28] one k: [3, 3, 3] multi-k: [16, 3, 3, 3] bias: [16] out: [b, 16, 28

(1 − ?0) ?? 0 ∑ σ E ?0 0 ?1 0 ?2 0 ??0 ??? ? ??? ? ??? ? ??? ? ?0 1 ?0 1 t Multi-output Perceptron ∑ σ E ?0 0 ?1 0 ?2 0 ??0 ??? ? ??? ? ?0 1 ?0 1 t ∑ ∑ ∑ ∑ ?? ??? 1 ???? ?? ????= ?? − ?? Ok (1 − ??) ??? 1 ???? ?? ????= ?? − ?? Ok (1 − ??) ?? 0 Multi-output Perceptron ∑ σ E ?0 0 ?1 0 ?2 0 ??0 ??? ? ??? ? ?0 1 ?0 1 t ∑ ∑ ∑ ∑ ??