智能化网络协议:未来通信的安全与性能优化之路
OSI模型包括七层,每一层都有特定的功能和协议。例如,物理层负责数据的物理传输,而应用层则处理用户界面的交互。按功能分类(FunctionalClassification)根据协议的功能,可以将其分为传输协议、网络协议、应用协议等。传输协议负责数据的可靠传输,网络协议负责数据包的路由,而应用协议则为特定的应用提供支持。按使用场...
...学习股价预测、量化交易策略:LSTM、GRU深度门控循环神经网络
过拟合是指模型在训练集中表现良好,而在测试集中表现变差;欠拟合可能是由于模型的复杂程度不够,可以考虑增加模型的层数或者隐藏层的单元数。过拟合时需要对模型进行正则化,正则化可以很好地应对过拟合。丢弃法(又称dropout)通过在训练时以一定概率丢弃神经元来简化模型,从而起到正则化的作用。循环神经网络如图所示,...
万文解析100个顶级思维模型:HOOK模型
HOOK模型的基本概念与核心要素:详细介绍HOOK模型的四个核心组成部分——触发(Trigger)、行动(Action)、奖励(Reward)和投入(Investment),以及这些要素如何协同作用,形成用户行为的闭环。深入解析HOOK模型的心理学基础:探索HOOK模型背后的行为心理学原理,理解如何通过设计用户体验来影响用户行为。HOOK模型在产品设计中的具体...
追问daily | 正念训练会改变意识状态;迷幻药通过干扰大脑网络增强...
波恩大学医院和波恩大学的研究团队通过生物物理模型揭示,星形胶质细胞不仅仅是大脑的支撑细胞,它们在学习和记忆中发挥重要作用。研究团队开发了一个基于星形胶质细胞与神经元之间生化反馈回路的生物物理模型。该模型展示了星形胶质细胞通过调节神经递质D-丝氨酸(D-serine)水平,促进大脑快速适应新信息并重塑突触连接的机制。...
中国AI大模型测评报告:公众及传媒行业大模型使用与满足研究
生成式预训练模型,又称大模型(LargeLanguageModel,LLM)是指通过大量的文本数据进行训练,使用深度学习技术,特别是基于变换器(Transformer)架构的神经网络模型。它们通常具有数十亿甚至上百亿个参数,在广泛的自然语言处理任务中表现出色。大模型的训练涉及大量计算资源和数据,通常由大型科技公司和研究机构开发和维护。
中国AI大模型测评报告:公众及传媒行业大模型使用与满足研究_腾讯...
生成式预训练模型,又称大模型(LargeLanguageModel,LLM)是指通过大量的文本数据进行训练,使用深度学习技术,特别是基于变换器(Transformer)架构的神经网络模型(www.e993.com)2024年10月23日。它们通常具有数十亿甚至上百亿个参数,在广泛的自然语言处理任务中表现出色。大模型的训练涉及大量计算资源和数据,通常由大型科技公司和研究机构开发和维护。
...新加坡覃宇宗等团队研制国际首个糖尿病诊疗多模态大模型DeepDR...
该系统由LLM模块和DeepDR-Transformer模块组成,科研团队创新性地提出融合适配器(Adaptor)和低秩自适应(Low-RankAdaptation,LoRA)协同优化技术,构建了DeepDR-LLM多模态大模型(图2),可适配包括LLaMA在内的大语言模型,LLM模块将训练网络层与大语言模型的固有权重参数相融合,突破低算力资源约束下的多模态大模型优化的瓶颈...
引爆整个AI圈的神经网络架构KAN,究竟是啥?
而KART承诺你可以用一个有限大小的网络来实现无穷精度的模型,但有一个前提,即目标函数可以被严格写成KART的表示。上图中的(a)和(b)比较了两层的MLP和两层的KAN。对MLP来说,激活函数是在节点上的,是固定的。权重在边上,是可学的。对KAN来说,激活函数是在边上的,是可学的。节点上只是一个单纯的加法,...
新质生产力报告:七成游戏企业技术投入显著增加 AI应用率99%
恺英网络重点关注AIGC技术中间层和应用层价值,旨在通过技术革新为多场景应用赋能。在核心游戏业务方面,其自研“形意”大模型已落地应用于研发场景。与面向通用场景的综合性AIGC工具相比,“形意”大模型更专注于游戏垂直领域,根据旗下产品与IP合作经验进行训练,输出内容“开箱即用”,更符合真实的游戏开发需求,已成功为多...
五种资源类别,如何提高大语言模型的资源效率,超详细综述来了
知识蒸馏:将大型模型的知识转移到更紧凑的网络中,以减少推断延迟并增强特定任务解决能力。动态加速早期退出:根据某些标准提前终止模型的某些层的计算,用于简化输入样本的处理。输入裁剪:动态减少输入序列长度,根据内容来分配不同的计算资源给不同的输入标记。