概念的表征应该如何表示

向量空间:向量的集合,具有标准的数学运算,使得我们可以通过相加两个向量或用一个数缩放一个向量来创建新的向量。我们把向量空间想象为指定了一个可能的向量集合,例如,学习者可能会创建的向量。向量符号架构(VSA):神经启发的计算系统的一般术语,其中符号被赋予向量值,向量上的更新对应于符号上的离散逻辑运算。框1....

干货| 日采100W新闻数据,如何实现新闻自动分类

我们需要将文本转化为数值特征向量和结构化数据,用固定长度的数值向量来表示每篇新闻。因此,特征向量化可以简单理解为:将每篇新闻的特征汇总为一个固定长度的向量,以便分类算法进行运算。这个向量所处的空间被称为特征空间(featurespace)。上述向量在机器学习中被称为特征向量(featurevector),这个翻译过程又称为特征...

一文读懂 LLM 的构建模块:向量、令牌和嵌入

在LLM中,向量被用作表示和编码文本或数据的数字化形式,这种表示通常被称为"嵌入"。嵌入是高维实数向量,能够精准捕捉单词、句子乃至整个文档所蕴含的丰富语义信息。将自然语言文本转化为嵌入向量的过程,赋予了LLM理解和处理人类语言的本质能力。有了这种嵌入表示,LLM就可以在连续的向量空间中捕捉单词和短语之间...

机器学习之支持向量机算法

三、支持向量机算法的应用步骤下面是SVM算法应用过程中的关键步骤:第一步:数据准备与预处理(通用)在应用SVM前,首先需要收集并准备相关数据。数据预处理步骤可能包括数据清洗(去除噪声和不相关的数据点),数据转换(如特征缩放确保不同特征在相近的数值范围),以及数据标准化处理。第二步:选择核函数根据数据集的特性...

天工一刻 | 一文看懂向量数据库

通过向量化技术,大量非结构化数据能够转化为向量,从而通过向量数据库技术实现高效的存储与管理,让无数AI应用得以落地。拿人脸识别举例。假设你拍摄了一张100万像素的彩色人脸图片,在传统数据库中,它理论上由100万个像素点组成,每个像素点又需要由R、G、B、A这4组数据表示,所以仅仅是一张图片,就需要有4x100万=...

推理阶段同时从提示数据中学习算子并将其应用于新问题,而无需任何...

深度Ritz方法(5)利用PDEs的变分形式,可用于解决可以转化为等效能量最小化问题的PDEs(www.e993.com)2024年11月9日。物理信息神经网络(PINNs)(6)提出了一种深度神经网络方法,通过在损失函数中整合数据和微分方程来解决正向和逆向问题。弱对抗网络(7)通过将弱解和测试函数分别参数化为原始和对立网络来利用PDEs的弱形式。参考文献8通过在神经网络参数...

升维思考,降维行动

如果用计算机的思维来分析这个问题,那么首先考虑如何存储这100桶酒。100桶酒可以用二进制7个比特来表示(2的7次方>100)。上面的解法1到解法3,都是用100个位置存储100桶酒,只是描述位置的坐标,从一维到三维,效率越来越高,所以用的侍卫越来越少。如果用二进制呢?

超万字实录详解如何打造“好用”的自动驾驶智能芯片算法工具链

这样我们数据的表达范围变少了,但可以看到里面由于Int的表达能力,比如不映射过来的时候能到111.5,取一个round函数的方法,四舍五入映射到整型数据上会有一些偏差。但是整体来说,它的分布不会有太明显的变化,当然前提是量化做得好。还有一种数值的分布改变,压缩有一种更通俗但不是很严谨的理解。拿一个像素的方式...

解码分类的超级英雄——支持向量机(SVM)

在应用SVM前,首先需要收集并准备相关数据。数据预处理步骤可能包括数据清洗(去除噪声和不相关的数据点),数据转换(如特征缩放确保不同特征在相近的数值范围),以及数据标准化处理。第二步:选择核函数根据数据集的特性选择合适的核函数,是SVM核心的步骤之一。如果数据集线性可分,可以选择线性核;对于非线性数据,可以选...

黎曼猜想的新突破

接着,他们进行了另一项“转换”工作。他们先是使用狄利克雷多项式来建立一个矩阵。矩阵可以通过“作用于”一个向量(具有长度和方向)而产生另一个向量。这种过程通常会改变原始向量的长度和方向。但是,有一些向量是特殊的,当这些特殊向量经过一个矩阵的“作用”时,它们只改变长度而不改变方向。这些被称为本征向量,...