机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

1.3.3MNIST手写数字数据集介绍1.3.4实操案例Ⅳ:分别采用MLP和CNN实现手写数字识别声子超材料数据批量自动计算方法2.1COMSOLwithMatlab介绍2.2实操案例Ⅰ:生成用于声子超材料计算的Matlab代码2.3实操案例Ⅱ:变量为几何/材料参数的声子超材料数据批量自动计算方法2.3.1参数变量特征和定义方式2.3.2参数...

干货| 日采100W新闻数据,如何实现新闻自动分类

◆非文本特征的向量化通常比较简单,如果需要输入模型进行计算,可以直接将数值化表示的特征拼接至文本特征向量;否则也可以不与文本特征向量进行整合,而是通过其他后续逻辑进行处理,例如按照时间进行分组等。03新闻分类在完成文本特征构建之后,分类任务就变得非常简单了,一般的做法可以是将特征向量传入一个简单的全连接-sof...

升维思考,降维行动

1.输入的准备:将句子转化为向量Transformer模型不能直接处理文字,它需要将输入的句子“Ilovecats.”转化为向量(数字形式)。这一过程称为词嵌入(WordEmbedding)。词嵌入的过程:每个词都会被转换成一个高维向量。例如,假设模型使用768维的向量,那么每个词都会用一个768维的向量来表示。这些向量不仅仅是随机数...

Nature | 创新!“ 天才少年 ”打开魔盒,连发三篇Nature,奠定基础...

2.数据集生成:使用XFEM模型生成二维断裂力学模拟的数据集,包括不同数量微裂纹(5至19条)的随机位置和取向的模拟,共960次模拟,其中90%用于训练集,10%用于验证集。3.GNN结构:包括四个GNN-GNN和-GNN分别预测Mode-I和Mode-II应力强度因子,Class-GNN预测微裂纹的传播...

如何定量分析 Llama 3,大模型系统工程师视角的 Transformer 架构

我们都知道,在和大语言模型进行交互时,用户会先输入一些文本信息,这些文本信息会通过Tokenizer转换为TokenID,然后不断进行Decoder操作最终生成一个隐空间的表示(即图中的HiddenStates)。隐空间本质上来说就是一堆向量,对于每一个词我们都有一个一定大小的向量来进行表示。然后这个值通过embedding计算,从...

一文详谈RAG优化方案与实践

在RAG模型中,检索阶段的输出直接影响到生成阶段的输入和最终的输出质量(www.e993.com)2024年11月9日。如果RAG数据库中存在大量的错误信息并被检索,这可能引导模型走向错误的方向,即使优化检索阶段做大量的工作,可能对结果的影响也微乎其微。2.2数据向量化的信息损失为了实现高效的文档检索,通常需要将原始的文本数据转化为数值向量,这一过程又称...

如何用AI大模型打造外部信息召回神器

然后,我们利用人工智能大模型,如GPT-3等,来对用户的内部信息和外部信息进行编码,将自然语言的信息转化为数值向量,如下:用户A:[0.1,-0.2,0.3,…,-0.4]用户B:[0.2,-0.1,0.4,…,-0.3]用户C:[0.3,-0.3,0.2,…,-0.2]接着,我们利用人工智能大模型,如GPT-3等,来对物品的信息进行编码,...

阿里云金融创新峰会今日召开,发布业内首份金融大模型指南

当前普遍采用基于数据向量化的手段,在向量空间通过距离或相似度指标来衡量语义接近度,但这种方法难以完美解决语义多义性、信息粒度不匹配、全局与局部相关性的权衡,以及向量空间分布不均带来的检索效率与效果问题。2、信息增强的精细度:整合检索信息的过程中,若缺乏对上下文的把握,生成的文本容易显得碎片化,连贯性缺失。

人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

Frozen训练相当于将预训练的embedding层当成一个字典,用于直接地将独热向量转化为带有语义关系的词向量。这与一些词库的作用是类似的,区别在于词库直接存储词元文本到词向量的映射关系,Frozen的embedding则更有利于批量数据的并行计算。Fine-Tuning训练则相当于提供了一组相当不错的权重初始化参数值,...

超万字实录详解如何打造“好用”的自动驾驶智能芯片算法工具链

在工具链具体的实施上,我们真正把这个想法落到工具的实现里面去。刚刚讲到的量化会很简单,在这种情况下可以直接做一个映射,但适用性就会非常有限的。如果把量化直接暴力解释为映射,各种数据分布就会给我们带来挑战。在原始的数字分布中间,很明显会是一些有效的数据在两端噪声比较多。如果完全根据它的最大值、最小值...