DeepMind最新成果剑指量子力学,FermiNet或将破解近百年计算难题
在双原子碳(carbondimer)这种小而复杂的分子上,该方法实现了4meV的平均绝对误差(MAE),而之前的goldstandard方法,误差为20meV,相当于五倍更接近实验结果。双原子碳示意图此外,作者还在计算化学中一些最具挑战性的系统上进行了测试,比如两个电子同时被激发。结果发现。与迄今为止完成的最苛刻、最复杂的计算相比...
12个必须了解的AI模型评估指标|算法|基尼|拟合|方差|度量|ai模型...
在这种情况下,我们可以使用对数损失,它只不过是每个实例的校正预测概率的对数的负平均值。p(yi)是正类的预测概率1-p(yi)是负类的预测概率yi=1表示正类,0表示负类(实际值)让我们计算一些随机值的对数损失,以获得上述数学函数的要点:对数损失(1,0.1)=2.303对数损失(1,0.5)=0.6...
样本数量的线性时间计算复杂度GAN
我们计算了平均绝对误差(MAE)(Ez[|h(z)????h(z)|])来评估模型。有关实验设置的进一步细节,请参见附录B.1。图2a和2b显示了MAE随训练迭代次数的变化情况。对于两个数据集,具有梯度惩罚的模型收敛到更好的最小值。在D1中,MMD-GAN-GP和OCF-GAN-GP收敛到相同的MAE值,但MMD-GAN-GP的收敛速度更快...
模型量化技术综述:揭示大型语言模型压缩的前沿技术
对称量化的一个很好的例子被称为绝对最大值(absmax)量化。给定一系列值,我们取最大的绝对值(α)作为执行线性映射的范围。请注意,[-127,127]的值范围代表受限范围。不受限的范围是[-128,127],这取决于量化方法。由于这是一个以零为中心的线性映射,公式非常直接。我们首先使用以下公式计算比例因子(...
轻松、有趣的掌握梯度下降!|向量|回归|导数|均方|多项式_网易订阅
6、均方误差均方误差可找到预测值与实际值之间平均差的平方。除了最后取值为平方而不是绝对值这一点以外,均方误差与平均绝对误差MAE的原理基本一致。其对于部分误差值的度量标准不再是坐标系内点之间的距离,而是找到由测量点之间的距离产生的形状(通常为正方形)区域。
公募基金2024年二季报全景解析【国海金工·李杨团队】
2024年二季度末,主动权益类基金持股比例平均为86.40%,较上季度末的87.15%有所下降(www.e993.com)2024年9月8日。集中度上看,主动权益类基金前10大重仓股的基金净值占比平均为48.93%,较上季度末的49.02%有所下降。2.2主动权益基金公司头部效应显著2024年二季度,大部分头部基金公司的主动权益基金规模环比有一定幅度的下降,但前十排名变化不大...
【光电智造】基于多视角影像的大规模场景三维重建技术综述
在多视角立体重建中,估算深度图是一个关键步骤,其为图像中的每个像素分配合适的深度值。这种估算通过最大化图像与以该像素为中心的参考图像中相应窗口之间的光度一致性来实现,如图7所示。光度一致性的常见度量包括平均绝对误差(MAD)、误差平方和(SSD)、绝对误差和(SAD)以及归一化交叉相关系数(NCC)。
量化专题 | 从跨期模仿行为中寻找公募基金的领先者、跟随者和独行者
虽然整体上平均而言,领先者和独行者业绩更优秀而跟随者较差,但其中也会存在做得差的领先者与独行者,同样也存在做得好的跟随者。其实,简单地按照一两个持股行为因子给基金分类,会由于数据方面的噪音扰动导致误判,例如有部分基金可能只是由于数据误差导致领先因子较大但实际上做得不好,也存在基金跟随效应较大但实际上...
上海交大密西根学院教师贺玉莲课题组研究成果在《美国国家科学院...
研究通过将特征删除实验与基于神经网络的可解释人工智能(XAI)工具实例化变量选择(INVASE)相结合,总结出了对于预测Eads的最佳特征集,包含有21个固有的、非DFT计算的本征物理量。利用该特征集,在涉及1600余种的合金表面的约8400个化学吸附反应中,实现了0.23eV的平均绝对误差(MAE)。
AI回归模型评估指标:MSE、RMSE、MAE、R2
MAE(MeanAbsoluteError):平均绝对误差,就是求出每天真实值和预测值差值的绝对值,求和后再除以天数。整体来说,MSE会放大差异,更容易被发现,适合在开发过程中使用。MAE采用的是更简洁的计算,最接近真实的误差值,常用来作为实际评估指标。而RMSE经过了平方再开方,其数值会比MAE略大一点。