千万IP创科普丨必知!5大深度生成模型!
通过对GAN、VAE、Flow、Diffusion和AR这五种常见生成模型的分析比较,我们可以看到不同模型的优缺点和适用场景,VAE和GAN是两种常用的深度生成模型,分别基于贝叶斯概率理论和对抗训练来生成样本。AR模型则适用于处理具有时序依赖关系的数据,如序列数据。Flow模型和Diffusion模型在生成样本方面具有较好的稳定性和多样性,但需要...
必知!5大AI生成模型
本文将对几种常用的深度生成模型进行详细介绍,分析不同生成模型的原理差异及联系:VAE(变分自编码器)、GAN(生成对抗网络)、AR(自回归模型如Transformer)、Flow(流模型)和Diffusion(扩散模型)。VAE(变分自编码器)VAE是在自编码器的基础上,融合了变分推断和贝叶斯理论,旨在学习一个能够生成与训练数据相似样本的模型。
【华安证券·金融工程】专题报告:基于统计跳跃状态识别模型管理...
在这些替代方案中,作者专注于统计跳跃模型(JMs),它通过在每个状态转换时施加跳跃惩罚来增强k均值聚类,从而提供改进的状态持续性和在涉及显著投资组合再平衡的0/1策略中的应用潜力。在详细考察这两个模型之前,有必要强调它们的一些共同点:首先,两个模型都直接从市场数据(特别是每日权益指数收益)中推断状态,而...
云顶财说 | 吴育辉、刘忻忻、陈韫妍:债券违约预警模型的优化与...
结果表明:①与其他模型相比,GWO-XGBoost模型在准确率、召回率、未加权平均召回率以及AUC值这四个指标上具有更加优异的表现;②SMOTETomek采样方法可以有效平衡数据样本,因此SMOTETomek-GWO-XGBoost模型具有更高的精度与稳定性;③SHAP值法可以展示不同特征变量对债券违约风险的贡献度,有利于对重要特征进行针对性分析。...
带你认识微信多模态大模型 POINTS
通过取所有微调模型的权重平均值,我们可以获得更强的模型f(θs):GreedySoup首先根据评估分数对微调后的模型进行降序排序。接着遍历排序后的模型。对于每个模型,我们计算其权重与模型池中当前所有模型的权重的平均值。如果评估分数提高,则模型将添加到池中。最后,我们对池中所有模型的权重进行平均,以获得更强的...
中科院张家俊团队最新综述,谈大模型研究的新领域:多模型协作_腾讯...
等人[2]提出ModelSoup,论文中提出了UniformSoupandGreedySoup,UniformSoup只是对模型参数求平均值;GreedySoup每次向模型池中添加一个模型,确保每个新模型都能提高或保持验证集上的性能(www.e993.com)2024年10月19日。加权平均:根据模型的重要性赋予不同权重进行平均。其中是融合后的参数,是第个模型的参数,是第个模型的权重。
持续进步的“AI最佳搭档” 雷鸟创新借助新一轮融资推动消费级AR发展
2023年10月,雷鸟创新发布及量产全球首款双目全彩MicroLED光波导AR眼镜雷鸟X2,产品搭载的超小型全彩光引擎由雷鸟创新自主研发,首次打破MicroLED三色合色难题,实现全彩显示效果,且量产良率高达92%,远超行业平均值。在雷鸟X2的基础上,雷鸟创新对全彩MicroLED光引擎的设计及量产工艺等进一步优化,光引擎成像质量、光学...
CV最新论文|2月1日 arXiv更新论文合集
值得注意的是,我们的模型包含了几个创新组件,并表现出优异的特性,例如引入局部反馈误差以更新慢速网络、稳定的零均值特征、更快的训练收敛和更少的模型参数。在像素级1D和2D图像分类基准上的大量实验结果证明了我们架构的卓越性能。链接:httpsarxiv/abs/2401.1794812、遥感影像中的无源域自适应...
探索种收新趋势,2023巨量引擎「ARPC种收大赏」品牌TOP案例新鲜出炉!
聚焦「ARPC种收大赏」,带飞生意新增长本次大赏报名案例亮点频出,「效转品」商家出现新突破、品星投放初尝试,快速实现人群破圈,拉动大促的放量与生意膨胀;「促提效」新链路组合,为品牌在种收流量与人群承接带来较好的提效效果,有效降低A3成本,带来大促期生意的实际贡献拉升;人群质量拉升的新策略模型,完成多频触达...
LoRA微调语言大模型的实用技巧
Adam和AdamW优化器在处理大模型时非常占内存,尽管如此,它们在深度学习中仍然非常受欢迎,因为Adam优化器为每个模型参数维护两个移动平均值:梯度的一阶矩(均值)和梯度的二阶矩(非中心化的方差)。换句话说,Adam优化器在内存中为每个单一模型参数存储了两个额外的值。如果我们处理一个7B参数的模型,那就需要在训练过程...