近年来，在材料科学、人工智能芯片等前沿领域，深度学习受到广泛的研究和应用。具体来说，深度学习通过学习样本数据的内在规律和表示层次实现机器像人一样具有分析和学习的能力，因而在材料科学研究中可以帮助分析高维、非线性的特征数据；在人工智能芯片研发中可以提供高效、通用的网络模型。区别于传统的浅层学习，深度学习一般具有深层的神经网络模型结构，比如目前最复杂的深度模型BERT含有1亿个以上的参数。因此，深度模型的训练（也就是求解模型的参数）一直是一项具有挑战性的任务。
　　一般来说，求解深度模型参数的训练算法具有两个重要的性能指标：算法的收敛速度和泛化能力。目前，应用较广泛的训练算法是随机梯度下降算法（SGD）和学习率自适应的随机梯度下降算法（如Adam和AdaBelief），其中SGD具有良好的泛化能力，但是收敛速度缓慢；Adam和AdaBelief具有较快的收敛速度，但是泛化能力不如SGD。因此，使优化算法同时具备良好的泛化能力和快速的收敛速度是深度学习领域内的研究热点之一。
　　中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所研究员刘欣等针对学习率自适应的随机梯度下降算法Adabief在强凸条件下的收敛速度是否可以进一步提高的问题进行了首次尝试，并给出了肯定的答案。团队利用损失函数的强凸性，提出了一种新的算法FastAdaBelief（图1），该算法在保持良好的泛化能力的同时，具有更快的收敛速度。
　　图1 FastAdaBelief算法伪代码
　　该团队根据理论证明的结果，进行了一系列的实验研究，验证了所提出的算法的优越性。首先，在softmax回归问题上的实验验证了FastAdaBelief比其他算法的收敛速度更快（图2）；然后，在CIFAR-10数据集上完成了多组图像分类任务，结果表明，在实验对比算法中，FastAdaBelief具有最快的收敛速度（图3），并且具有最好的泛化能力（图4）；最后，在Penn Treebank数据集上的文本预测任务中，FastAdaBelief算法可以最快训练出深度模型，并且得出的模型具有最小的混沌度（图5）。重要的是，该团队发现FastAdaBelief在损失函数为强凸和非凸的情况下收敛速度都是最快的，因此证明了它作为一种新的基准优化算法的巨大潜力，可以广泛应用于各种深度学习场景中。
　　图2 softmax回归问题中各算法的收敛速度对比
　　图3 CIFAR-10数据集上各算法的收敛速度对比
　　图4 CIFAR-10数据集上各算法的泛化能力对比
　　图5 Penn Treebank数据集上各算法的收敛速度对比
　　该研究工作从理论上证明了FastAdaBelief的收敛速度比其他自适应优化算法快，并且通过大量实验验证了该算法的泛化能力比其他自适应优化算法强，这可以帮助完成很多场景下的深度模型训练任务，尤其是在样本数据短缺、硬件计算算力不足的情况下。因此，在材料科学研究领域和人工智能芯片研发领域都具有很大的应用前景。
　　相关工作以FastAdaBelief: Improving Convergence Rate for Belief-based Adaptive Optimizers by Exploiting Strong Convexity为题发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems上。

好好睡一觉，真的不是安慰！若能坚持做到4点，好的睡眠自然而来原来睡一觉就好了不是安慰我们都知道，人一生中大约有13的时间是在睡眠中度过的。睡觉是人体充电的过程，睡眠质量的好坏直接关系到人们的健康。在世界范围内，却有一大批人为睡眠问题所困扰，涨知识了，原来这些都不是真的今天太热啦急需一杯冰水解渴！不行凉的对胃不好我给你倒杯热的去晚上手机放床头我心里才踏实手机千万别放床头你不知道手机有辐射还致癌啊妈，我想吃个苹果没吃饭呢吃啥苹果不能空腹吃你忘了？她一物降一物，湿气重先健脾，一剂健脾散，让脾胃变成铁壁铜墙很多人有湿气重的表现咳嗽痰多，恶心呕吐，胸闷胀满，四肢困重，皮肤瘙痒，头晕目眩。买了一大堆祛湿药祛湿茶，但是湿气似乎永远去不干净，这是因为脾胃虚弱，运化不良。人体脾胃主运化水湿，肾一克拉是几克？一克拉钻石多少钱？一克拉的钻戒多少钱？和常见的计量单位换算下来，一克拉等于0。2克（200毫克）。现在一克拉钻石的市场价格大概在220万之间，其中中等级别的一克拉钻戒基本要56万左右。一克拉是几克钻石以克拉为计量单位，真丝乔其沙跟真丝雪纺是一回事吗？真丝乔其就是透明的，和纱一样的真丝面料。当然，雪纺也是，看起来比乔其纱还轻薄，它更发飘，不垂，发散那样的飘逸感。为什么发飘？是因为不打捻的平纹织法！乔其有绉感，因为从工业角度上是打肆意追逐，哈弗H6S让我的旅行不再无聊因为平时工作的原因，所以每到周末我都会到所在城市的周边走走，基本上已经和我女朋友去了周边好几个比较热门的景区。而这一次，我们打算开着哈弗H6S去附近的小岛玩。这次我们规划的时间是周杨洋王一博王鹤棣，近期男明星杂志封面，看看有没有你喜欢的最近的男星杂志封面都好赏心悦目啊，每一个都好喜欢，简直难以取舍，今天为大家带来杨洋王一博王鹤棣三个大帅哥的杂志封面，你最喜欢谁的造型。杨洋未来都市感皮衣造型杨洋大帅哥五登时装杂志，男篮世预赛西班牙队VS冰岛队！火箭潜力内线加鲁巴表现如何？在今天结束的一场世预赛第四窗口期的比赛中，西班牙男篮以8757，大胜冰岛男篮。如今大小加索尔的时代已经过去，西班牙男篮轮到埃尔南戈麦斯兄弟扛大旗。此役，威利拿到19分8篮板2盖帽，受高温干旱天气影响1。13亿年前恐龙脚印重见天日近期，全球多地出现高温极端天气，对人们的日常生活造成了一定的影响。在高温天气下，干旱频发，正是在此背景下，1。13亿年前的恐龙脚印得以重见天日。河流干涸1。13亿年前恐龙脚印重见天华为MatePadPro使用评测！11英寸OLED的屏幕骁龙888处理器华为MatePadPro真的要来啦！华为MatePadPro对比iPad哪一个更给力？我觉得这个问题其实不难回答，这两款产品其实对应的硬件配置，以及操作系统都不一样。要硬是拿来进行好评率超高的三款电视，不输国际洋大厂，国产巨头技术再下一城现在购买电视的用户一种看中功能和画质，一种看中的是需求和尺寸。大部分都会认为国外品牌才拥有这些性能，比如三星LG这一类的，但往往国外中高端功能画质来说性价比方面也会巨高，近两年国产大妈在景区吊桥上疯狂摇晃半小时？栏杆也被折断了景区的各类吊桥由于特别的体验感往往受到广泛欢迎但不管如何安全都是第一的！昨天（8月23日）一条大妈在吊桥上恶意摇晃的消息上了热搜。8月21日，河北保定一名五旬女子疯狂摇晃景区吊桥，天山神秘大峡谷，独库公路上最火，世界最红的旅游区我曾在朋友圈发过一组照片，然后问大家，这是哪里？很多人回答说，这是火焰山。单纯从其颜色来看，的确像火焰山，但火焰山没有峡谷呀！这是一个比火焰山更红，更像火在燃烧着的景象，但它的温度数据分析英超前三轮最佳与最差以下数据除特殊说明外，均为3场比赛总数据，场均各位可自行心算。最佳盘带水晶宫中场艾泽（Eze）盘带19次，成功过人14次圣马克西曼状态正夯的马克西曼和热苏斯并列第二，盘带16次，成01！红魔爆发，客场对阵圣徒保持19年不败，C罗继续替补202223赛季英超联赛在球迷期盼的目光中全面开启，作为欧洲竞争最激烈，悬念最大，几乎没有弱旅的第1联赛，一直是国内球迷最为青睐的首选联赛，其中争冠，争四，保级三大悬念始终贯穿整个欧洲转会曼联准备1亿欧元报价巴西国脚，穆里尼奥相中韩国前锋夏季转会窗口大概还有一周时间就要关闭，除了几支超级豪门基本不会再签人之外，一众知名球队仍然在市场上表现活跃，他们期待引进新援来提升战斗力或者解决困境。1。泰晤士曼联准备1亿签下安东无人可挡！上港凑齐一套国家队阵容，要阻击山东泰山双冠王梦新赛季中超已经踢到第14轮，目前联赛争冠形势十分明朗，那就是武汉三镇跟山东泰山掰手腕，而这两支球队目前的状态，是都有机会染指双冠王成就的，尤其是联赛卫冕冠军山东泰山，本赛季目标就是再迎强援！海港官方宣布归化国脚蒋光太加盟，球员自由身来投再迎强援加盟！北京时间8月24日，上海海港官方宣布，归化国脚蒋光太正式加盟球队。根据此前的报道，蒋光太放弃了部分广州队的欠薪，以自由身方式加盟。根据海港新闻官透露，蒋光太已经在今天丁霞退出中国女排？动态透露答案，被球迷称老婆，曾公布男友标准目前，中国女排一分为二。一队正在浙江北仑集训地紧张备战着女排世锦赛，二队则在参加女排亚洲杯。而在中国女排一队里面，老将丁霞成为了目前的焦点人物。有传闻称其已经离开中国女排，退出国家上午9点！中国足球迎重大喜讯恒大新星创造新历史，球迷振奋北京时间8月24日上午9点，中国足球传来最新消息，据国内资深名记马德兴报道，今天凌晨，U19国足在热身赛中以7比2击败萨格勒布地区U19选拔队，其中恒大新星艾菲尔丁上演帽子戏法，而巅峰战舰星路联赛16强抽签结果出炉，战火再起夏末将至，激情不减，8月27日1500，季度积分榜前16名的舰队将为我们带来2022StarRoad星路联赛夏季排位赛的精彩对决。线上季度排位赛通过抽签分为AB两个半区，采取BO1传奇教练马俊仁跌下神坛后驯狗赚千万，年过70重返俱乐部任教在残酷的体育赛场上，人们的目光往往只放在那些整装待发的运动员身上。关注那些运动员的状态，比赛成绩如何，能不能取得令人满意的成绩。而这些不止观众们翘首以盼，那些藏在运动员身后的人，也