基于MoE的通用图像融合模型,添加2.8%参数完成多项任务
可控性和泛化性。如图6所示,通过控制融合提示的超参数α和β,我们可以分别控制模型对源图像互补信息的特征选择强度(区域级)和融合图像与某个源图像的相似度(图像级)。我们可以通过线性变换融合提示,最终实现生成定制的融合图像。对于已知的任务,如多曝光融合,我们可以得到定制化的最符合人类感知的融合结果...
在一个态势感知复杂网络系统中,存在着态、势、感、知四种损失函数...
具体步骤包括:1、前向传播是将输入数据通过神经网络进行计算,得到输出结果;2、计算损失函数是将网络输出与实际标签进行比较,计算损失函数的值;3、反向传播是从损失函数开始,利用链式法则计算每个参数对损失函数的梯度;4、参数更新就是利用梯度下降等优化算法,根据梯度的方向和大小更新网络参数。这个过程不断迭代,直到达到...
CVPR 2024 | 基于MoE的通用图像融合模型,添加2.8%参数完成多项任务
通过多源特征和提示的点乘,我们在去除冗余信息的同时保留了互补信息。然后,考虑到特征表示应该包含源相关的偏置(如可见或红外图像),我们为每个源引入输入无关的可学习参数,即源编码s。特征在经过提示修饰和源偏置,我们得到细化的源特征,然后经过融合层F获得融合特征,过程如下:最终,我们通过任务定制的提示获得了...
标题: 江西省自然灾害应急能力提升工程预警指挥项目网络安全包...
(1)建设网络安全监测预警系统。在省级指挥信息网通过集群方式部署3台网络安全态势感知平台,确保高可用。汇聚告警信息、监测数据、各类日志等安全数据,可进行网络威胁监测预警、分析研判、应急处置和溯源追踪,具备向应急管理部安全管理中心统一汇聚安全数据能力,另外在省、市两级指挥信息网核心节点分别部署1台流量检测探针,合...
复杂社会系统的涌现现象——以大数据分析结构与行动共同演化
在内容安排上,本文首先介绍复杂社会系统的基本特征,特别是系统非线性演化的一些基本概念,以及相关概念理论为社会科学研究带来的启发。接下来说明如何在复杂系统理论新网络科学的视角下,引入网络结构与个体行动的共同演化来解释社会系统的非线性演化现象,并与大数据分析、动态建模相衔接。然后,以两个类型的研究案例说明如何...
复旦大学余宏杰团队2023年在新冠、流感等传染病领域研究成果系统...
基于上海市500万联通用户的手机信令数据和上海市OmicronBA.2暴发期间报告的新冠疫情数据,利用复杂网络技术,在1km*1km网格尺度上,揭示了新冠疫情期间人群移动模式的动态变化规律、社区结构的网络特征演化,及其对新冠时空传播的影响(www.e993.com)2024年9月19日。研究结果有助于设计城市内的空间靶向干预措施,为呼吸道传染病的精准防控提供重要参考。基...
WWW 2023 Spotlight | HyperIMBA:层次不均衡感知的双曲几何图学习...
两种类型合成图分别能够模拟具有不同层次结构的现实世界的复杂网络,其中BA网络通常可以理解为具有树状(Tree-like)的底层结构且连接模式倾向逐层连接,而层次网络是具有更多自相似的分形结构(不同尺度下网络局部结构相似)且连接模式倾向与跨层次连接。对于层次结构和相关性来说,具有不同层次的节点在层次图上具有不同...
学术交流 | 断层参数反演的动态惯性因子的粒子群算法
针对目前在断层参数反演中所用粒子群算法反演精度较低的问题,分析了地震断层参数反演的非线性特点和基本粒子群算法的特征。考虑到基本粒子群算法在处理高度非线性问题时易陷入局部最优解,且求解过程中局部最优解与全局最优解之间会相互影响,通过分段调整影响粒子速度的惯性因子和影响全局最优解与局部最优解的加速...
飞桨推出异构参数服务器架构,异构硬件高效组合,训练速度提升65%以上
CPU-Trainer继续负责数据读取、参数的读取和更新、参数的网络传输等IO任务,甚至在小BatchSize训练时,使用CPU处理更快的网络层计算;而对于复杂网络的计算,则CPU-Trainer会交给Heter-Trainer处理。总之,所有CPU相对GPU或XPU更擅长处理的操作都放在CPU中,其它的放在GPU或XPU中。...
百度飞桨推出异构参数服务器架构,异构硬件高效组合
在搜索推荐领域中,通常推荐模型的网络并不复杂,但是由于对应的特征空间大,所以通常会使用算力要求不高但是规模非常庞大的Embedding和FC层来将用户及商品的高维稀疏特征向量转化为低维的稠密特征向量,导致这类模型的参数维度可以达到千亿甚至万亿级别,并且还伴随着大规模稀疏的特点。同时各个企业为了模型效果,往往会使用尽可...