率先突破大规模多类数据损坏问题!中科大离线强化学习新方式入选...
基于三个损失函数、、和传统贝叶斯强化学习的动作值损失,可以有效地拟合动作价值函数的后验分布,从而将数据损坏建模为动作值函数中的不确定性。基于熵的不确定性度量为了进一步应对各类数据损坏带来的挑战,作者思考如何利用不确定性进一步增强鲁棒性。鉴于目标是提高在干净环境中的智能体性能,作者提出减少损坏数据的影...
...申请设备故障预测和模型训练专利,能够避免对大量历史故障数据...
该方法包括:将设备的样本运行数据和相应样本时间数据输入至待训练的模型;通过模型的样本异常分数获取层,基于样本运行数据和相应样本时间数据,获取样本异常分数;通过模型的故障预测层,利用参考分数生成器对样本异常分数进行正态分布拟合,得到样本正态分布,并基于样本异常分数和样本正态分布获取设备故障预测结果;以及基于设备...
大模型「强崩溃」!Meta新作:合成数据有「剧毒」,1%即成LLM杀手
c^2=0(非常高质量的综合数据),用方形标记表示;c^2=0.1(高质量合成数据),用菱形表示;c^2=0.5(低质量),用三角形表示,以及c^2=1(非常低质量的合成数据),用星形表示由图可知,对于较高质量的合成数据(方形和菱形),使用较大的模型(即更大的ψ)的确是最佳实践;但如果数据质量较低,模型并不是越大越好,最...
复杂决策|ABM+机器学习:如何理解终局之战?
其基本逻辑是:在每个时间点中,行为体接收到当前的状态St和奖励Rt;行为体从可做出的行为列表中,根据策略函数选择出行为At,接着发送给环境模型;然后环境模型根据接收的行为通过转移函数转移到下一状态St+1和奖励Rt+1,以此循环往复。强化学习的目的是让行为体学习并找到最优或接近最优的行为策略方法,以此最大化奖励...
机器智能为什么会出现机器幻觉?|算法|拟合|大模型|神经网络_网易...
线性函数在神经网络中主要用于神经元之间的加权和运算。每个神经元接收来自前一层的输入,通过线性组合(即加权求和)生成一个输出。线性函数的形式通常为:z=w??x+b其中,w是权重,x是输入,b是偏置。线性函数的特点是其输出与输入之间存在线性关系,这使得网络能够对输入数据进行简单的线性变换。
NeurIPS 2024|FaceChain团队新作,开源拓扑对齐人脸表征模型
为验证高斯-均匀混合分布概率模型在挖掘困难样本方面的有效性,我们展示了模型训练过程中利用分类器预测熵所估计的高斯分布密度函数,如下图4所示(www.e993.com)2024年10月23日。1.4扰动引导的拓扑结构对齐策略的泛化性能为表明此拓扑结构对齐策略PTSA在保持数据结构信息方面的一流泛化性能,我们在IJB-C测试集上调查了TopoFR模型...
华泰金工 | SAM:提升AI量化模型的泛化性能
正则化方法种类繁多,其通过改造损失函数或优化器、对抗训练、扩充数据集、集成模型等手段,使模型训练过程更加稳健,避免模型对训练数据的过拟合。本研究介绍一种低成本、高通用性的正则化方法SharpnessAwareMinimization(SAM),从优化器的角度提升模型的泛化性能。该方法对传统优化器梯度下降的算法进行改进,提出了鲁棒性...
11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用
#生成示例数据data=[x+random()forxinrange(1,100)]#拟合AR模型model=AutoReg(data,lags=1)model_fit=model.fit()#进行预测yhat=model_fit.predict(len(data),len(data))print(yhat)模型诊断自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)图...
不同数据集有不同的Scaling law?而你可用一个压缩算法来预测它
其中N是模型的参数量,D是训练数据集的token数量。他们宣称E是「自然文本的熵」且Scalinglaw「与数据集无关」。但是,当RohanPandey在PCFG数据集上拟合训练结果与该函数时,却发现每个数据集的Scalinglaw大不相同,见表2。该Scalinglaw可为参数量得到一个计算最优边界(由Kaplanetal...
Scaling Laws with Vocabulary:通过调整词汇表大小优化大语言模型...
损失函数的参数拟合:通过调整现有的缩放法则(如Chinchilla缩放法则),并结合模型参数、词汇参数和训练数据量来预测一个标准化的损失函数。这种方法也能够预测在非计算最优设置下的最优词汇表大小。这三种方法各有侧重点,但都旨在通过不同的技术手段来精确预测在不同计算预算下的最优词汇表大小。通过这些方法,研究者...