华大九天取得射频仿真专利,用较少的训练样本克服过拟合现象,节约...

根据本发明实施例的射频仿真方法包括将输入信号切分为多个信号片段;对多个信号片段进行聚类运算,得到多个状态集合;建立多个信号片段在状态集合间的迁移概率矩阵;选择一个所述信号片段作为初始时刻的信号片段,根据任意时刻的信号片段和所述迁移概率矩阵得到与所述任意时刻相邻的下一时刻的信号片段,按照时间顺序连接至少两个所...

《储能科学与技术》推荐|万佳雨等:基于大语言模型RAG架构的电池...

1.3用RAG(retrieval-augmentedgeneration)架构解决大语言模型的幻觉问题为避免大语言模型的“幻觉”问题,常用的方法包括微调(fine-tuning)和检索增强生成RAG(retrieval-augmentedgeneration)。微调方法虽然能够训练针对特定领域的大语言模型,但微调很可能带来过拟合、灾难性遗忘等问题,需要特制领域数据库构建、层冻结、层...

诺奖成果“技术科学化”说明什么

一个有趣的现象是,2024年多位诺奖得主都曾经获得过发明专利。物理学奖得主拥有“解决神经网络过拟合问题的系统和方法”等专利,化学奖得主拥有“确定蛋白质结构的机器学习方法”“使用深度学习构建蛋白质功能位点”等专利,而医学或生理学奖得主拥有“调节RNA干扰的组合物和方法”的专利等。分析2000年以来全部诺奖得主的...

AI 训 AI 遭投毒 9 次后大崩溃,牛津剑桥等发现登 Nature 封面

例如,过拟合密度模型会导致模型错误地外推,并将高密度区域分配给训练集中未覆盖的低密度区域。这些错误分配的区域,随后会被频繁采样。值得注意的是,除上述内容之外,还存在其他类型的误差。比如,在实际操作中,计算机精度是有限的。接下来,研究人员将通过「数学直觉」来解释上述误差是如何产生的,不同误差来源如何复...

美团机器学习岗面试9道|含解析|样本|锚点|聚类|拟合|序列|正则化...

解决过拟合的常用方法包括:正则化:使用L1或L2正则化减少模型复杂度。Dropout:随机丢弃一部分神经元以减少相互依赖。数据增强:增加训练数据的多样性,减少模型对特定样本的依赖。早停法:监控验证集的损失,在其不再下降时停止训练。交叉验证:使用交叉验证评估模型的泛化能力。

“维度诅咒”背后的数学,深入理解高维中惊人现象背后的数学原理

奥卡姆剃刀原理建议,相较于复杂模型,简单模型通常更优,因为它们不太可能发生过拟合(www.e993.com)2024年11月4日。这一原理在高维环境(维数诅咒发挥作用的地方)尤为相关,因为它鼓励降低模型复杂度。在高维场景中应用奥卡姆剃刀原理可能意味着通过降维(如通过PCA、特征选择等方法),从而减轻维数诅咒的某些影响。简化模型结构或特征空间有助于管理稀疏数...

借助神经结构光,浙大实现动态三维现象的实时采集重建

首先,三维信息难以通过常见的二维图像传感器(如相机)直接测量。此外,高速变化的动态现象对物理采集能力提出了很高的要求:需要在很短的时间内完成对单个三维密度场的完整采样,否则三维密度场本身将发生变化。这里的根本挑战是如何解决测量样本和动态三维密度场重建结果之间的信息量差距。

更大的语言模型更不可靠?最新研究颠覆认知!

大语言模型的学习对象是人类的语言,因此各种不同的问题都可以转换成语言的形式再让模型去学习,从而让模型具有解决多种问题的能力,在一定程度上避免了灾难性遗忘的问题。更加惊人的是,在大语言模型的发展中,研究人员发现增加模型的规模不但没有出现明显的过拟合,模型反而产生了“涌现”的现象。

我的AI产品经理转型之路

高手阶段学习:从0到1开发一个Agent应用,在这部分,我会和你分享Agent搭建的技能,帮助你理解AI应用是如何开发的,甚至让你能够具备给自己或者身边的朋友定制一个Agent,用于解决自己和身边朋友的问题的能力;专家阶段学习:尝试自己组建团队开发一个AI应用,并尝试商业变现,在这部分,我会分享我从0到1开发和运营一个AI应...

阻止他,就能把终结者扼杀在摇篮!2024诺贝尔物理学奖解读

03然而,霍普菲尔德网络存在一个问题,即训练可能产生的误差,这一问题被杰弗里·辛顿发明的“玻尔兹曼机”解决。04玻尔兹曼机模型引入了物理学中的玻尔兹曼分布,有助于避免过拟合现象。05由于霍普菲尔德和辛顿的工作,神经网络为人工智能领域的发展引入了新思想和模式。