追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
研究结果显示,情绪类别(如快乐、悲伤)比情感维度(如愉悦度)更好地预测了皮层和皮下区域的神经反应,尤其是在跨模式区域中,这些类别表现出了更高的预测能力。此外,研究还发现,情绪相关的神经反应具有一种集群式的组织形式,这种组织特征是由不同情绪类别所定义的。这些结果支持了一种新的高维情绪空间理论,揭示了情绪...
字符串相似度算法完全指南:编辑、令牌与序列三类算法的深入分析
Jaro-Winkler相似度大于Jaro相似度:0.7+0.12(1–0.7)=0.7+0.06=0.76。6、Smith–Waterman相似度Smith–Waterman算法是一种动态规划算法,用于寻找两个序列之间的最优局部对齐。与寻找最优全局对齐的Needleman-Wunsch算法不同,Smith–Waterman算法识别序列内最佳匹配的子序列,这使其比Needleman-Wunsch算法更...
360视角:大模型幻觉问题及其解决方案的深度探索与实践
另一个工作是收集不可回答的问题,通过语义相似度方法,构建语义类似的但是可以回答的问题。利用二元分类器,判断模型的幻觉程度。(3)如何检测“大模型知道自己不知道”是否可以让大模型知道自己在“胡说八道”呢?可以利用语义熵的思路。有两种方法。第一种方法,通过让模型多次回答同一个问题,观察模型回复的一致性。
【技术】一种联合地物轮廓线的三维重建算法
Canny算子[7]、线段检测器(linesegmentdetector,LSD)算法[8];传统边缘检测算法精度有限,有学者尝试使用深度学习算法来识别边缘像素,如文献[9]发明了一个端到端的边缘检测模型(holistically-nestededgedetection,HED),该模型能够利用到不同中间层的输出结果;接着文献[10]针对HED进行了改进,并提出了RCF模型...
机器学习之K近邻算法基本原理
三、K近邻算法的一些关键哪些?1.距离度量KNN算法的核心在于距离度量,它决定了样本之间的相似度。通过选择合适的距离度量方法,KNN算法能够准确地找出与待分类样本最相似的邻居,从而进行准确的分类。2.如何确定K值在KNN算法中,K值的选择对分类结果具有重要影响。K值太小可能导致过拟合,即算法对训练数据的噪声过...
国内团队提出基于蛋白质语言模型的远同源蛋白质搜索算法
序列搜索方法(如MMseqs2、BLASTp、Diamond)因序列数据成本较低而得到广泛应用,但在检测远同源关系方面存在局限性(www.e993.com)2024年10月18日。而隐马尔可夫模型(如HMMER、HHsearch、HHblits)在序列一致性较低(<0.3)时表现更好。对于高度分歧的序列,通过三维叠加得到的结构相似性提供了更高的灵敏度。结构方法包括基于接触图/距离图的(如Map...
8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明
二、聚类算法1.聚类算法的基本概念在无监督学习中,聚类算法是一类将数据集分成若干个群组的算法。这些群组称为“簇”。每个簇内的数据点彼此之间相似度较高,而不同簇的数据点相似度较低。聚类算法要做的就是,在没有任何预先标注的情况下,将相似的数据点归为一簇,将不相似的数据点划分到不同的簇中。
头条、油条商标有多像?Python检测发现相似度高达98.4%
4种算法对比“头条”与“油条”logo,相似度高达98.4%在本菌一番猛烈的搜索下,发现了Github上一个用Python检测图片相似度的项目identifysimilarimages:在这个项目中一共提到了用4种算法检测图片相似度,分别是:直方图距离计算;平均哈希算法;感知哈希算法以及差异哈希算法。
ACM MM 2021 | VSAL:局部视频拷贝检测中的视频对齐和相似度学习
得到MM和SM之后,按照相似度的大小选取片段的起点,并且定义片段的截止条件之后,很容易沿着SM的方向指示得到PP。具体做法如算法1:得到P之后,可以根据第3.1章中的公式得到最后视频相似度。四、实验结果4.1SOTA对比使用无标数据训练,在公开的PVCD基准数据集VCDBcore和我们在FIVR-200k数据集[3]上补充片段级别...
集成方法到神经网络:自动驾驶技术的机器学习算法有哪些?
监督式学习通过给定的训练集来学习,该学习过程一直持续到模型达到预设的期望值(即错误率达到最小)。监督式学习算法可以分为回归、分类以及异常数据检测或降维算法等几大类。非监督式学习试图从可用数据集中学习到其内部结构与模式。这意味着,基于提供的数据,算法旨在推导出一种关系,以便根据各个数据之间的相似度来检测...