“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

以一维空间中的1到10的数轴为例,这条线上有10个整数。如果将其扩展到二维,就变成了一个点数为10×10=100的正方形。现在考虑“仅”80维,将得到10^80个点,这个数字是宇宙中原子的数量。换句话说,随着维度的增加,空间的体积呈指数增长,导致数据变得越来越稀疏。高维空间是“空的”考虑另一个例子。我们想计...

8种数值变量的特征工程技术:将数值转化为预测模型的有效特征

这种方法通过减去平均值并除以标准差来调整变量。执行此转换后,结果变量将具有0均值和1的标准差及方差。在机器学习中,特别是深度学习领域,将变量限制在特定范围内(如仅在0和1之间)有助于模型更快地收敛到最优解。这是一种学习型转换-我们使用训练数据来推导正确的均值和标准差值,然后在应用于新数据时使用...

AI集大成!Scallop:神经符号编程语言: 符号、概率、可解释等强化...

该任务的一个输入输出示例为。针对此任务的神经符号程序,如图1c所示,可能首先应用卷积神经网络到输入图像,得到一个符号序列的结构化中间形式,如['1','+','3','/','5'],然后使用经典算法解析该序列,评估解析的公式,并输出最终结果1.6。尽管在各个神经符号应用方面取得了显著进展[Chen等人,2020年;Li等人...

一个方案搞定模型量化到端侧部署全流程

非饱和方式:将浮点数正负绝对值的最大值对应映射到整数的最大最小值。饱和方式:先计算浮点数的阈值,然后将浮点数的正负阈值对应映射到整数的最大最小值。仿射方式:将浮点数的最大最小值对应映射到整数的最大最小值。图2红色代表非饱和方式,黄色代表饱和方式,绿色代表仿射方式模型量化是对原始模型中的权重...

噪声或许是创造力的关键?_澎湃号·湃客_澎湃新闻-The Paper

比如说,噪声可以帮助我们找到像图一所示复杂曲线的最大值。在很多物理、生物、社会科学以及工程学的问题中,我们就需要找到这样的最大值。在我研究的气象学领域中,要找到一个预测全球天气的最佳初始状态,就要在一个非常复杂的气象学函数[9]中找到最大值。

【资讯】超全汇总!机器学习常用术语词汇表

在二元分类中,准确率的定义如下:请参阅正例和负例(www.e993.com)2024年11月16日。激活函数(activationfunction)一种函数(例如ReLU或S型函数),用于对上一层的所有输入求加权和,然后生成一个输出值(通常为非线性值),并将其传递给下一层。AdaGrad一种先进的梯度下降法,用于重新调整每个参数的梯度,以便有效地为每个参数指定独立的学习...

面向联邦学习的模型测试和调优怎么整?这篇三万字长文给你答案...

分类:为每个数据实例分配一个类别;例如,图像分类,手写识别。回归:为每个数据实例预测一个值;例如,温度/年龄/收入预测。聚类:将实例划分为同质区域;例如,模式识别、市场/图像分割。降维:降低训练的复杂性;例如,数据表示,数据预处理。控制:控制行动以使奖励最大化;例如,游戏。

图解| NumPy可视化指南|Python_新浪科技_新浪网

上图中,0.1对我们来说是一个有限的十进制数,但对计算机而言,它是一个二进制无穷小数,必须四舍五入为一个近似值。因此,将小数作为arange的步长可能导致一些错误。可以通过以下两种方式避免如上错误:一是使间隔末尾落入非整数步数,但这会降低可读性和可维护性;二是使用linspace,这样可以避免四舍五入的错误影响,并...

图解NumPy:常用函数的内在机制

这时候,linspace就可以派上用场了。它不受舍入的影响,总能生成你要求的元素数值。不过,使用linspace时会遇到一个常见的陷阱:它统计的是数据点的数量,而不是区间,因此其最后一个参数num通常比你所想的数大1。因此,上面最后一个例子中的数是11,而不是10。

强化学习算法DeepCube,机器自行解决复杂魔方问题

在我的代码中,动作空间是通过python枚举实现的,其中每个动作映射为唯一的整数。状态状态是指三阶魔方当前的排列组合方式,正如前文介绍的,该状态空间极其庞大(4.33×10????个不同状态)。但除了要面对海量的状态,我们在选择特定的状态表示形式时,还要考虑到以下这些要求:...