线性代数学与练第07讲:行列式的定义及几何意义
三阶行列式是六项的代数和,其中三项取正号,三项取取号;每一项都是三个不同行不同列元素的乘积.同样可以用对角线法则来计算三阶行列式,如图2:主对角线上三个元素之积及平行于主对角线的三个元素之积取正号(实线连接);副对价线上三个元素之积及平行于副对角线的三个元素之积取负号(虚线连接)。图2三...
白钦先专栏(第74期) |近现代中国金融研究范式的变迁
关于“金融范式”的相关研究始于笔者2000年公开发表的《再论以金融资源论为基础的金融可持续发展理论——范式转换、理论创新和方法变革》,彼时虽未正面给“金融范式”下定义,但所述议题均是“金融范式”所应包含的内容,如“在方法论上,金融可持续发展理论注重理论实证和经验实证的有机结合,突出强调金融学的社会科学属...
九合报告:不朽的计算——比特连接世界,词元生成未来
算法:迎来了Transformer的架构革新,为我们提供了可以容纳更多数据的智慧框架,因模型架构的能力边界拓展,ScalingLaw得以将每次计算的智力沉淀在模型的高维矩阵当中;数据:互联网经过几十年的发展,将人类的巨量语料完成了数字化,正在提供更多可以用于训练的数据,越来越多的人类生活信息被线上化、数据化,给计算带来更多学习...
增量大模型:数字时代的品牌方法论
用一个公式来表示,那就是——Setting场景+Tag标签=AddedGrowth增量增长,所以我又把这个模型叫做STAG模型。场景可以基于BigData大数据分析,对消费者行为进行聚类分析后发掘消费者生活中存在哪些场景,洞察不同场景下的消费需求和社会关系,适合品牌占据的主线场景和支线场景是什么。而标签则可以通过基于消费者在网络上...
具身大模型研究综述|算法|机器人|鲁棒性|离散化|神经网络|大语言...
算法参数包含了数据集的信息。例如,SVM算法可以基于数据求解参数矩阵和,进而用于图像分类任务。机器学习的方法不需要人工设计规则,而是对任务的数据分布进行建模,然后收集数据、训练参数。这种方法适用面更广,具有一定的鲁棒性和抗干扰能力。3.基于深度学习的方法:深度学习是机器学习的一种,其使用深度神经网络对数据分布...
三个主要降维技术对比介绍:PCA, LCA,SVD
2、计算协方差矩阵如前面讨论的那样计算协方差矩阵3、计算特征向量和特征值确定协方差矩阵的特征向量和特征值(www.e993.com)2024年9月11日。特征向量表示方向(主成分),特征值表示这些方向上的方差大小。4、特征值排序对特征值按降序排序。与最高特征值相对应的特征向量是捕获数据中最大方差的主成分。
自然科学基金“量子计算的数学基础理论”等3个专项项目指南发布
(三)代数方程的量子算法与理论。针对矩阵和多项式计算问题,从访问和通信复杂度角度出发,设计高效量子算法和高效量子通信方案,建立相关数学理论,并体现出量子优势。发展(非)交换多项式优化和访问复杂度估计的数学理论,应用于量子算法设计。研究量子非局域游戏、量子同态加密、量子私密信息提取等问题的量子提速算法及其代数学...
通过底层逻辑,拼命寻找世界的真相
公元前3000年,古埃及人是用堆石头的方式,来计算乘法。他们先在地上堆13个石头。然后在右边另放一个做标记。第二行的石头翻倍,标记也翻倍。第三行在第二行的基础之上再翻倍。第四行再翻倍。现在我们看看右边用于标记的石头,哪几行加在一起是9个?
ChatGPT是如何产生心智的?
我们可以先用how做个例子,注意力层里有三个训练好的核心参数KQV,用于计算词语间的关联度,将它们与每个向量相乘后,就能得到how和are的关联度,再通过这种方式计算how和you,how和how的关联度,就能得到三个打分,分数越高意味着它们的关联越重要。之后再让三个分数和三个有效信息相乘再相加,就把how变成了一个新的64...
【教育】重磅!2023 中国高等教育研究十大学术热点发布
度中心性(DegreeCentrality)是刻画节点中心性的最直接度量指标。一个节点的节点度越大意味着这个节点的度中心性越高,该节点在网络中就越重要。根据经验法则并参考普赖斯计算公式,确定高频词的阈值为15,共计44个,计算高频词的节点度中心性。(见表8)综合考量高频关键词的词频和度中心性的分布情况并征求多位专家意...