对比学习滥用隐私数据!中科院等发布「多步误差最小化」方法 | ACM...
图1:Facebook上的帖子无意中会泄露了个人信息(如图左),但利用多模态不可学习样本可以保护数据可以防止未经授权的模型访问私人特征(如图右)动机最近的研究致力于通过不可学习样本(UnlearnableExamples)来防止图像分类中的数据未经授权使用。这些方法通过对数据施加细微扰动来阻碍模型学习图像特征,也被称为可用性攻击(...
...建模方法和电路仿真系统专利,在传输线仿真建模方面兼顾了拟合...
该建模方法包括:获取传输线仿真的多个数据样本,数据样本包括与频率对应的特征导纳值和传输函数值;执行多次建模计算过程;根据多次建模计算过程输出的拟合误差和无源性的指标数据确定多个候选极点数中的最佳极点数;以及将最佳极点数对应的拟合结果用于后续的电路仿真;其中,建模计算过程包括:从多个候选的极点数中选择一个未选...
如何制定主题乐园的年卡价格
1、通过回归分析找到x与f(x)的拟合函数关于x与f(x)之间的拟合函数,我们首先可以做一个思想实验:当年卡的价格非常高,高到游客购买一张年卡的价格可以覆盖全年每天都来主题乐园游玩的散票价格,这时几乎任何一位游客都不会选择购买年卡,这意味着x取值趋近于0,f(x)也趋近于0;而随着x值的增大,f(x)的值将会...
智驾数据闭环全流程介绍
数据闭环的主要流程包括数据采集、数据传输、数据存储、数据预处理、数据清洗、自动标注、模型训练、仿真测试、车端验证、数据回灌。1数据采集数据采集是数据闭环的起点,可以依靠传感器技术,通过道路采集车、量产车、车主数据贡献等方式进行数据采集,此外多模态大模型技术也能够通过场景生成进行数据采集,丰富数据库的内容,...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
-SVM是监督学习中的一种算法,用于分类和回归问题。它通过找到数据点间的最优边界来分隔不同的类别。23.逻辑回归LogisticRegression-逻辑回归是一种统计方法,用于二分类问题,如判断邮件是否为垃圾邮件。24.感知机Perceptron-感知机是最简单的神经网络,它是一种线性分类器,用于二分类问题。
广发宏观陈礼清:社会消费品零售总额如何预测?
第三,在这样的背景下如何预测社零?我们选择着眼于高频数据,因为相比环比季节性推演,基于高频数据的预测更能捕捉疫后社零的高波动;但我们又不希望被高频数据的高波动反噬,预测中融入甚至放大太多噪音(www.e993.com)2024年8月6日。在这样的考量下,我们继续沿用前期报告《工业增加值如何预测》中的方法论,通过提取高频指标变动信息,合成同步...
高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现
GMM的参数可以通过对θ最大化对数似然函数来估计。但是我们不能直接应用极大似然估计(MLE)来估计GMM的参数:对数似然函数是高度非线性的,难于解析最大化。该模型具有潜在变量(混合权重),这些变量在数据中不能直接观察到。为了克服这些问题,通常使用期望最大化(EM)算法来解决这个问题...
一文看尽LLM对齐技术:RLHF、RLAIF、PPO、DPO……
在奖励模型学习阶段,会使用prompt和配对的响应训练一个显式的逐点奖励函数。之后,开始强化学习策略训练阶段;在这个阶段,LLM和预训练奖励模型分别作为一个强化学习框架中的智能体和环境。为了训练InstructGPT,要用到三个数据集:1.SFT数据集:包含用于训练SFT模型的标注者演示。2.RM(奖励模型)数据集:由人...
零样本即可时空预测!港大、华南理工等发布时空大模型UrbanGPT |...
上式为初始化时空嵌入,从原始时空数据中获取。Er'是Er的切片,用于进行残差操作以缓解梯度消失。我们使用一维扩散卷积来编码时间关联。Sigmoid激活函数δ用于控制多层卷积运算的信息保留程度。经过门控时间扩展卷积层的处理,我们能够精确地捕捉到连续多个时间步长内的时间序列依赖性,进而生成丰富的时间特征表示。这...
数学建模竞赛前必须熟练的三十种模型算法!
随机性模拟搜索最优方案就是其中的一种方法,在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案,然后通过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案,从中选取一个最佳的。数据拟合、参数估计、插值等算法算法简介:比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用...