Code:超图表征学习综述,大量软件库|算法|拓扑|显式|傅里叶|大模型...
几乎所有这类方法都通过成对计算余弦相似度(如Lbsn2Vec(++)[175]、MSC-LBSN[146])或点积(如HEBE[61]、Event2Vec[37]、HOBE/FOBE[144])来最大化同一超边内节点的嵌入相似性。一个例外是HGE[179],它将超边视为一组节点。具体而言,HGE[179]将标准的点积操作推广到任意数量的向量,用于计算...
PANS丨玄学还是科学,名字真的会影响长相?
采用神经网络算法(TripletLossSiameseNeuralNetwork)对包含607名成年人和557名儿童面部图像的数据集进行分析。研究发现,拥有相同名字的成年人的面部特征相似度达到了60.05%,显著高于随机猜测的50%。相比之下,儿童的面部特征相似度仅为51.88%,与随机猜测无显著差异。这表明,名字所承载的社会期望在成年人的面部特征中得...
【抢先看】《浙江电力》2024年第6期目录及重点关注文章
首先,利用余弦相似度算法筛选出与预测日具有强相似度的历史数据作为训练样本;然后,采用TSO算法寻找BP神经网络的最优初始权值与阈值,训练TSO-BP短期光伏预测模型;最后,利用TSO-BP模型分别预测平缓天气与波动天气下的光伏出力。仿真结果表明:在平稳和波动两种不同天气情况下,该方法相较于传统预测方法精度更高。关键词:...
人工智能vs人类智能,能否一决高下?
如果一个计算任务看似涉及到人类特有的技能,我们就把用来解决它的计算方法叫做人工智能,仅此而已。”02人工智能两大学派人工智能的两种主流思潮,催生了人工智能研究的两大分支:符号人工智能,基于逻辑推理规则,与人类认知模式的相似度较低。联结主义人工智能,基于神经网络,源于对人类认知模式的模仿。根据Amblad教...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
1.2.1.1.循环神经网络循环神经网络(RNN)于2010年被首次应用于语言模型的训练,其基本结构即为基本的隐变量自回归模型。RNN模型在每一个时间步都进行隐变量计算,并基于计算得到的隐变量对本时间步的输出进行预测。对于每一个时间步,RNN的隐变量与上一个时间步使用相同的定义,结合当前时间步的输入信息循...
数模国赛超全备赛指南,有了这个秘籍,国一咱是手拿8攥
运筹优化类问题一般没有严格最优解,结果合理即可(www.e993.com)2024年10月24日。常用的模型有:评价类模型、预测类模型、线性/非线性规划、单目标/多目标规划、神经网络算法等。D题:一般为优化类问题,难度适中。题目可能涉及到物理学、工程学等领域。D题可能会涉及各种优化模型,例如微分方程、变分不等式等。
年龄两岁,教龄一年半:婴儿AI训练师登上Science
使用Labeled-S中的22个概念,研究者通过随机抽取100个注释帧,提取其图像嵌入并跨帧平均计算每个概念的视觉原型。他们还检索了每个概念相应的词嵌入。接下来,计算这些嵌入之间的所有余弦相似度(包括模态内和模态间)并使用t-分布随机邻居嵌入(t-SNE)可视化它们之间的关系,如图4A和B所示。在图4A中...
构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统...
使用神经网络计算,必须将数据进行向量化操作:程序返回:这里scaler=10作为数据范围的阈值,让计算机将完播数据散列成0-1之间的浮点数,便于神经网络进行计算。随后安装Tensorflow框架:如果是Mac用户,请安装mac版本:接着针对数据进行打标签操作:随后定义64个维度针对向量进行处理:...
首篇NLP领域图神经网络综述:127页,从图构建到实际应用面面观
图匹配算法:图匹配算法的目标是计算两个图的相似度;标签传播算法:标签传播算法(LPA)是一种半监督的基于图的算法,其可将标签从已标注的数据点传播到之前未标注的数据点。图神经网络图神经网络(GNN)是一类直接基于图结构数据运作的现代神经网络,本节将介绍GNN的基础知识和基本方法。
快手联合清华提出基于图神经网络的序列推荐新方法
针对这些挑战,该研究提出了一种基于图神经网络的序列化推荐算法--SURGE(SeqUentialRecommendationwithGraphneuralnEtworks),该方法利用图卷积传播以融合隐式偏好信号,然后利用动态图池化来提取偏好的动态模式。通过将冗长的交互序列压缩为较短的兴趣序列,SURGE模型从一种新的角度处理序列推荐问题。