基于深度学习的阴影智能去除方法研究
峰值信噪比(PeakSignal??to??NoiseRatio,PSNR)衡量对应图像之间的相似度,其值越高表明图像噪声占比越小。结构相似性(StructuralSimilarity,SSIM)指数考虑人眼对图像的感知特性,通过亮度比较、对比度比较与结构比较三方面来评估图像相似度,取值范围是[-1,1],数值越高表明图像差异越小。观察表2可知,使用模型处理...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
大语言模型(LargeLanguageModal,LLM)的核心能力大致分为:生成(Generate)、总结(Summarize)、聚类(Cluster)、提取(Extract)、分类(Classify)、检索(Search)与改写(Rewrite)七部分。本节将介绍这些能力并列举一些应用,同时对部分能力在ChatGPT上尝试并附带了实际响应结果。1、生成(Generate)生成是LLM最核...
大模型幻觉的起因、评估及落地场景下基于知识图谱的缓解策略探索
将query转变成的向量,放入提前准备好的语料生成的向量数据库中检索,通过计算query与vector的相似度,可以得出匹配结果。值得注意的是,这里所做的是QD匹配,而不是QQ匹配。QD匹配存在一个很大的问题,即Q通常很短,例如大家做相似度通常使用的是几十字的query进行训练。但实际在正式场景下,QQ基本...
【光电智造】基于多视角影像的大规模场景三维重建技术综述
立体匹配主要分为四个步骤:匹配代价计算、匹配代价聚合、视差计算以及视差求精,同时为了提高匹配精度,立体匹配需要一些约束条件来提高准确率并降低搜索难度如:极线约束、唯一性约束、视差连续性约束、顺序一致性约束和相似性约束等,根据这些约束方法的不同,立体匹配算法可以分为全局匹配法、局部匹配法和半全局匹配方法。
《细胞》: AI发现用于碱基编辑的新型蛋白质
AI辅助蛋白3D结构预测在引领一系列技术革新和揭示新的蛋白质功能等方面表现出巨大潜力,但是基于3D结构比对的聚类方法也存在一些瑕不掩瑜的限制。例如,如果序列的相似度特别高,少量氨基酸不同造成的结构差异难以通过AlphaFold2或其他方法完美地进行区分,这种限制对于由单碱基突变导致功能差异的蛋白显得有些力不从心。
词嵌入的经典方法,六篇论文遍历Word2vec的另类应用
为什么要用word2vec:如前文所述,这些嵌入抓住了文本的语义,相似含义的词会具有更近的距离(图2展示了其中一种、也是最常见的相似度衡量方式——余弦相似度)(www.e993.com)2024年7月28日。而且经过长久的实践,研究者都发现这种语义的编码使得各种NLP任务都表现得很好。图2:衡量距离的距离示例——cosinesimilarity。图源:httpstowards...
叶志豪:介绍强化学习及其在 NLP 上的应用 | 分享总结
LSTM生成一个完整的句子,判别器得到这个句子之后,我们就可以把判别器当成一个信号,返回给生成器...继强化学习之后,利用拟合的、或训练的指函数,判别器给定的一个信号,生成器去拟合,它就是利用这样的方式...生成器生成的文本更好,效果还可以,大家可以参考它的资料复现一下。在对话方面的应用,后来做了一些...
9个数据科学中常见距离度量总结以及优缺点概述
余弦相似度经常被用作解决高维数欧几里德距离问题的方法。余弦相似度就是两个向量夹角的余弦。如果将向量归一化为长度均为1,则向量的内积也相同。两个方向完全相同的向量的余弦相似度为1,而两个彼此相对的向量的相似度为-1。注意,它们的大小并不重要,因为这是方向的度量。
...联合开发基于SoFDA病-证-方关联的本体表征、富集分析和相似度...
网络密度可表征网络中节点之间边的密度,用于衡量网络之间的关联度,定义如下:其中d(G)表示网络密度,L表示网络中的边数,N表示网络中的节点数。此外,还采用四分位数分类方法来评价每个间接关联的程度。具体来说,分别计算序列的第一个四分位数(Q1)和第三个四分位数(Q3)之间的相似度值并按降序排序。将这两项...
数据分析必备 | 逻辑思维&分析方法
在逻辑树中,每一层都是下一层的总结概括,同树干内的延伸范围相同,不同树干的延伸范围相互独立。在使用问题树时将一个已知问题当成树干,然后根据相关问题增加树干或树枝,它能够帮助我们更全面的找到相关项。设置第一条树干时有两种方式,自上而下以及自下而上。