【臻于至善·活动信息】PFUNT学术联航——2024诺奖解读

假定原始的映射为??(x),定义残差函数??(x):??(x)??x,并引入残差块,原始映射可以写作??(x)+x,如此以来,在网络很深的情况下,也允许网络保留较强的表达能力。ResNet是卷积神经网络,乃至神经网络领域一里程碑式的架构,在ResNet之前,深度网络难以训练,常见的CNN模型层数在10-30层。ResNet成功训练了152...

Free-form Flows比扩散模型提升两个数量级

正规化流(Rezende和Mohamed,2015)是一类生成模型,它们学习一个可逆函数fθ(x):RD→RD,将来自给定数据分布q(x)的样本x映射到潜在代码z。目标是让z遵循一个简单的目标分布,通常是多变量标准正态分布。从生成模型pθ(x)中获得的样本通过将简单目标分布p(z)的样本通过学习到的函数的逆映射来获得:(下图...

概率分布通用逼近器 universal distribution approximation

定义4.1.如果对于每一个可能的目标分布p(x),都存在一个分布序列pn(x)∈P,使得pn(x)当n→∞时收敛到p(x),则概率分布集合P被称为分布普遍逼近器。将普遍性形式化为收敛级数的形式是有用的,因为它(i)表明所讨论的分布p(x)可能不属于P,以及(ii)级数索引n通常反映了与计算需求...

高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现

Q不同于前面显示的对数似然函数l(θ|X)。对数似然l(θ|X)表示整个混合模型下观测数据的似然,没有明确考虑潜在变量,而Q表示观测数据和估计潜在变量分布的期望对数似然。M-Step在m步中,更新GMM的参数θ(均值、协方差和混合权值),以便使用e步中计算的最大化期望似然Q(θ)。参数更新如下:1、更新每个分量的...

从ReLU到GELU,一文概览神经网络的激活函数

sigmoid函数的导数图示。当x是一个很大的值(正或负)时,我们本质上就是用一个几乎为0的值来乘这个偏导数的其余部分。如果有太多的权重都有这样很大的值,那么我们根本就没法得到可以调整权重的网络,这可是个大问题。如果我们不调整这些权重,那么网络就只有细微的更新,这样算法就不能随时间给网络带来多少改...

ELMo、GPT、BERT、X-Transformer…你都掌握了吗?一文总结文本分类...

X-Transformer也需要分阶段训练两个模型(www.e993.com)2024年11月24日。二是,负采样策略都关注于一些困难样本,或者说与正样本相似的样本,此种采样方法较难使得模型收敛。LightXML的思路是:结合Transformer和GenerativeCooperativeNetworks将分阶段模型变成End-to-End模型,同时使用动态负采样策略让模型更容易收敛,从而获得更好的效果。

开源图像模型Stable Diffusion入门手册

DDIM收敛快,但效率相对较低,因为需要很多step才能获得好的结果,适合在重绘时候使用。LMS是Euler的衍生,它们使用一种相关但稍有不同的方法(平均过去的几个步骤以提高准确性)。大概30step可以得到稳定结果PLMS是Euler的衍生,可以更好地处理神经网络结构中的奇异性。

希尔伯特第八问题有望终结:黎曼猜想获证!

也就是说,发散的原级数经解析延拓变为交错级数则存在条件收敛。ζ(s)=0的所有非平凡解集位于一条经过横坐标1/2处的垂直线上,这就是黎曼猜想。下面我们就来证明黎曼猜想的一个等价命题:黎曼泽塔函数临界线外的非平凡0点解为空集。即黎曼黎曼泽塔函数除了数列通项中的导数的极限为常量时其原函数的极限可...

简述多种降维算法

2.计算内积矩阵E3.对E做特征值分解4.取d个最大特征值构成,对应的特征向量按序排列构成3.3线性判别分析(LDA)LDA最开始是作为解决二分类问题由Fisher在1936年提出,由于计算过程实际上对数据做了降维处理,因此也可用作监督线性降维。它通过将高维空间数据投影到低维空间,在低维空间中确定每个样本所属的类,这...

深度学习优化入门:Momentum、RMSProp 和 Adam

实践结果表明,在给定损失函数的情况下,三种算法都能收敛到不同的局部最优极小值。但是用带Momentum的SGD算法比Adam算法找到的极小值更加平坦,而自适应方法往往会收敛到更加尖锐的极小值点。平坦的极小值通常好于尖锐的极小值。尽管自适应算法有助于我们在复杂的损失函数上找到极小值点,但这还不够,...