机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
2.Boosting算法用于复合材料研究实例:Catboost在预测复合材料强度中的应用3.XGBoost和LightGBM用于复合材料研究(1)XGBoost(2)LightGBM(3)模型解释性技术实例:XGBoost和LightGBM在水泥基复合材料性能预测中的应用,模型比较4.支持向量机(SVM)用于复合材料研究(1)核函数(2)SVM用于回归(SVR)实例:...
每个任务生成100万个输入-输出对的ARC数据集,共4000万ARC数据训练...
这种方法比原始的ARC评估指标更严格,后者允许最多有三个候选解决方案。结果。图2显示,基础ViT的表现很差:尽管每个任务都有100万个训练样本,但仍有大量任务的解决率接近0%。这指出了ViT架构在抑制抽象视觉推理方面的根本局限性。在以下部分中,我们将分析失败案例,并研究提高ViT视觉推理能力的方法。4视觉标记:ViT...
专题讲座09:多元函数几个基本概念及相互关系的讨论与偏导数的计算
同样,对等式两端同时求两次导数,也就可以得到二阶导数的关系,进而解得需要的结果。比如上面是对一个方程两端同时关于变量求导,解得一阶导数结果,然后对一阶导数的等式两端再关于求导,得到包含二阶导函数的表达式,将一阶导数结果代入,则可以解得二阶导数结果。当然,也可以直接对求得的一阶导数,基于四则运算法则...
用最直观的动画,讲解LLM如何存储事实,3Blue1Brown的视频又火了
对于GPT-3来说,嵌入空间的大小是12288,将它们相乘,仅该矩阵就有六亿多个参数,而向下投影(第二个矩阵)具有相同数量的参数,只是形状进行了转置,所以它们加起来大约有十二亿参数。此外,作者表示还需要考虑另外几个参数,但这只占总数的很小一部分,可忽略不计。嵌入向量序列流经的不是一个MLP,而是96...
开源两周4.7k标星,港大LightRAG大幅降低大模型问答成本,全面理解...
融合图结构和向量表示以实现高效检索通过将图结构与向量表示相结合,模型能够更深入地理解实体之间的相互关系。这种协同作用使检索算法能够有效地利用局部和全局关键词,简化搜索过程并提高结果的相关性。查询关键词提取:对于给定的查询,首先提取局部查询关键词和全局查询关键词。
斯坦福博士图解AlphaFold 3:超多细节+可视化还原ML工程师眼中的AF3
模型主要由3部分组成:-输入准备:给定输入的分子序列,模型需要检索一系列的结构相似的分子(www.e993.com)2024年10月26日。这一步骤会识别出这些分子,并将其编码为数值张量。-表征学习:给定上一步中创建的张量,使用注意力机制的多种变体来更新这些表征。-结构预测:基于第一部分创建的原始输入以及第二部分改进后的表征,使用条件扩散进行结构...
矩阵模拟!Transformer大模型3D可视化,GPT-3、Nano-GPT每一层清晰...
我们会经常看到的点乘运算非常简单:我们将第一个向量中的每个元素与第二个向量中的相应元素配对,将这对元素相乘,然后将结果相加。这是一种确保每个输出元素都能受到输入向量中所有元素影响的通用而简单的方法(这种影响由权重决定)。因此,它经常出现在神经网络中。
微软开源的GraphRAG爆火,Github Star量破万,生成式AI进入知识图谱...
创建图谱类似于对文档进行分块并将其加载到向量数据库中。工具的发展进步已经让图谱创建变得相当简单。这里有三个好消息:1.图谱有很好的迭代性——你可以从一个「最小可行图谱」开始,然后基于其进行延展。2.一旦将数据加入到了知识图谱中,就能很轻松地演进它。你可以添加更多类型的数据,从而获得并利用数据...
“AI”科普丨一文读懂自注意力机制:8大步骤图解+代码
结果向量[2.0,7.0,1.5](深绿色)是输出1,该输出基于输入1与所有其他键(包括它自己)进行交互的查询表示。步骤8:重复输入2和输入3现在,我们已经完成了输出1,我们对输出2和输出3重复步骤4到7。接下来相信你可以自己操作了。图1.8:对输入2和输入3重复前面的步骤...
“AI”科普丨Transformer架构图解最强教程!
下面通过一个例子,让我们看一下如何使用向量计算Self-Attention。计算Self-Attention的步骤如下:第1步:对编码器的每个输入向量(在本例中,即每个词的词向量)创建三个向量:Query向量Key向量Value向量它们是通过词向量分别和3个矩阵相乘得到的,这3个矩阵通过训练获得。