神经网络理论研究的挑战性课题:统计物理能否给智能科学带来第一性...

最近的一项理论研究使用Franz-Parisi势能的统计力学框架解释了持续学习的机制[53],其中来自先前任务的知识在Franz-Parisi势能公式中充当参考构型[54],作为学习新知识的锚点。这个框架还与弹性权重巩固[50]、启发式权重不确定性调节[55]和受神经科学启发的元可塑性[56]相关,为深度网络在现实世界的多任务...

AI经济学 | 第二章:中国AI发展面临的挑战与应对之道

根据EpochAI的“知名[11]机器学习模型”统计数据库,最早的机器学习案例是贝尔实验室在1950年发明的“迷宫解谜”机器老鼠Theseus,其后至2013年底,美国、英国、日本、加拿大等十余个国家相继推出了182个“知名模型”,任务类型涉及视觉、语言、游戏、语音、算数、推荐等,而中国首个“知名模型”是何明凯等人在2014年发布...

语言模型窗口外推技术综述

递推公式:这里多少角度其实无所谓,因此有解:高维偶数空间的表示(注意这里只表达了在每个子空间上??_0=0,幅值为1的形式)。为什么这是对的,因为内积是线性的。(3)远程衰减当距离趋于无穷时,有:如果使用三角位置编码的方式,即:因此内积可以被写作:最后一步假设位置编码向量长度趋于无穷。这个编码...

让失去的时光重现光彩——真实世界视频智能增强技术

首先,我们要解释一下传统的插值算法,这可是超分算法的鼻祖,它的基本原理可以逐步拓展到深度学习中。所谓插值,就是在两个像素之间插入一个新的像素,借助某些数学公式,就可以计算出新像素的数值。最简单的公式就是求平均数,也就是让插入的像素是周围像素的均值。这样可以很容易地补充大量像素,但超分后的图像会过于平...

高频交易,足矣!_新浪财经_新浪网

除了上面三个方法,书里还介绍了Bulkvolumeclassification,是用一种概率模型的方式来做classification,公式比较多这里就不介绍了。前面都介绍的是tick数据,还有一种就是snapshot数据,比如A股。具体就是Quote不会每个tick都会update,而是直接给固定时间间隔(比如3s)的orderbook的信息,比如bestbid/ask的price和size。这...

什么是fir数字滤波器 什么叫FIR滤波器

非常简单的公式:给定FIR滤波器有N个抽头,那么延时是(N-1)/(2*Fs),这里Fs是采样频率.比如,21抽头的线性相位滤波器运行在1kHz,那么延时就是(21-1)/(2*1kHz)=10微秒.2.1.4除了线性相位,还可以选择什么?当然是非线性的了(www.e993.com)2024年11月13日。实际上,最流行的选择是最小相位滤波器。最小相位...

如何在 FPGA 上实现双线性插值的计算?

将单线性插值升维成双线性插值后,计算一个点的情况如下图所示。首先蓝色的点是水平方向单线性插值算出来的数,接着在垂直方向上2个蓝色的点线性插值出红色的点,经过两次单线性插值之后就完成了双线性插值的整个过程。Why?为什么需要双线性插值?在计算机图像的过程中,图片放大有很多种不同的方法。速度最快的...

地理空间人工智能的近期研究总结与思考

Mai等创新性地提出了多尺度空间位置编码方法Space2Vec,通过表征学习模型来编码地方的绝对位置和空间关系,发现该模型在位置建模和图像分类任务中的表现优于成熟的机器学习方法,比如径向基函数(RBF)、多层前馈神经网络和瓦片嵌入。时空预测和空间插值时空间预测的基本思想是根据多维属性变量估计一个目标对象或地理变量...

3万字带你详细了解自动驾驶车辆的系统架构_腾讯新闻

(1)一种希尔伯特映射的新公式,其中通过逐步融合局部重叠的希尔伯特映射来构造全局占用图。不是为整个地图维护一个单一的监督学习模型,而是用机器人的每一次距离扫描来训练一个新模型,并对机器人感知领域上的所有的点进行查询。该方法将分类器的概率输出视为传感器,使用传感器融合来合并局部地图。该公式允许希尔伯特映射在...

3万字带你详细了解自动驾驶车辆的系统架构_腾讯新闻

(1)一种希尔伯特映射的新公式,其中通过逐步融合局部重叠的希尔伯特映射来构造全局占用图。不是为整个地图维护一个单一的监督学习模型,而是用机器人的每一次距离扫描来训练一个新模型,并对机器人感知领域上的所有的点进行查询。该方法将分类器的概率输出视为传感器,使用传感器融合来合并局部地图。该公式允许希尔伯特映射在...