The NTK-12 is a compact, economy line electric meat grinder, designed for easy mobility. Built with a stainless steel construction, it features a 1 HP motor, making it perfect for light commercial use. It comes with all attachments, including a feed pan, feed stomper, grinding knife, and two grinding plates (1/4" & 3/8"). Key Features:

Meat Grinder, electric, gear driven, commercial use, forward & reverse switch, includes: (1) 14-1/2"W x 9-1/2"D x 1-1/2"H feed pan, (1) feed stomper, (1) grinding knife & (2) grinding plates (1/4" & 3/8"), stainless steel construction with stainless steel removable grinder head, 1400 RPM motor, 190 RPM blade, 1 HP, 110v/60/1-ph, CE.

Uniworld Foodservice Equipment, NTK-12, Meat Grinder, electric, gear driven, commercial use, forward & reverse switch, includes: (1) 14-1/2"W x 9-1/2"D x 1-1/2"H feed pan, (1) feed stomper, (1) grinding knife & (2) grinding plates (1/4" & 3/8"), stainless steel construction with stainless steel removable grinder head, 1400 RPM motor, 190 RPM ...

本文来自于《Theory of Deep Learning》，是对神经正切核(NTK)理论进行介绍。 补充了一些基本概念以及部分推导过程。 作为软件工程出身，数学不是特别好，有些基础知识和推导步骤没办法一次补足。

Mar 25, 2023 · NTK的提出. NTK是一种较成功的解释以上质疑的技术性理论，它有两个假设： 需要一种特殊的初始化技巧（Kaiming Initialization） 网络足够宽（或者说，无限宽）

在神经网络中，neural tangent kernel (NTK) 是描述无限宽深度神经网络在梯度下降训练过程中演化的核。 它最开始由Arthur Jacot, Franck Gabriel, 和Clément Hongler在2018年发表的一篇论文中引入 [1]。 在这篇文章中，作者将神经网络的研究与核方法理论的工具联系起来，探讨神经网络在无限宽极限下的动力学行为。 NTK在无限宽极限下趋于一个确定的核 (Kernel)，而且在梯度下降的训练过程中保持不变，因此无限宽网络的输出层结果的动力学可以用一个常微分方程来表示。 …

Jun 20, 2024 · 为了解决PI中出现的问题，NTK-aware提出的改进策略为： 高频外推和低频内插。 即：不是将RoPE的每个维度平均缩放一个因子 S，而是通过减少高频的缩放和增加低频的缩放将插值压力分散到多个维度。 在讲NTK-aware之前，为了将PI和其NTK-aware，或者更广义上的多种内插方法联系起来，我们定义了如下表达式： f′(xm, m, θ) = f(xm, g(m), h(θ)) f ′ (x m, m, θ) = f (x m, g (m), h (θ)) f ′(xm,m,θ) = f (xm,g(m),h(θ)) 其中第 i 个维度有 θi = b−2(i−1)/d(b = 10000, i = …

ntk和先前提出的核之间的主要区别在于，ntk是通过网络输出相对于网络参数的梯度之间的内积来定义的。 该梯度来自梯度下降算法的使用。

Oct 28, 2024 · 长度外推技术是自然语言处理（NLP）领域中，特别是在处理长文本数据时，一个重要的研究方向。 这项技术旨在使模型能够在较短的上下文窗口上进行训练，并在较长的上下文窗口上进行推理，即处理超出其训练时所见文本长度的序列。 具有 相对位置表达能力：Sinusoidal可以学习到相对位置，对于固定位置距离的k，PE (i+k)可以表示成PE (i)的线性函数。 两个位置向量的 内积只和相对位置 k 有关。 Sinusoidal编码具有 对称性。 随着k的增加，内积的结果会直 …