大模型在华为推荐场景中的探索和应用

大模型对于推荐系统的信息增益:大模型能够提供丰富的领域知识和世界知识,尤其是在资讯类场景中,它能够提供强大的通用世界知识,增强推荐系统的信息背景。大模型具备强大的推断能力,能够更深入地理解用户,包括用户兴趣的推断、意图的识别等,为推荐系统提供更多可能性。突破传统定位,重塑推荐流程:大模型不仅仅局限于特征编码...

R-AIF: 超越DreamerV3最强强化学习世界模型|算法|智能体|大模型|...

在训练演员πψ和价值网络fχ时,我们可以通过计算混合平均的底层高斯分布的熵与信息增益网络集合在想象空间中每个滚动步骤τ的所有高斯输出的平均熵之间的差异来计算信息增益。这也是使用一组模型而不是像[74,79]中那样使用单一模型的主要原因。给定高斯熵公式,我们以以下方式制定信息增益(或与模型参数相关...

AI产品经理必知的100个专业术语

贝叶斯定理描述了条件概率的关系,是贝叶斯统计的基础。83、信息增益(InformationGain)信息增益是用于特征选择的度量标准,表示特征对分类的贡献程度。84、马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcess,MDP)MDP是强化学习中的框架,定义了一个决策问题的数学模型。85、博弈论(GameTheory)博弈论研究战略情况下的决策...

【信达金工于明明团队】全领域深度报告合集

日频改进波动率因子(Ret_Std_Imp_D)年化多空收益为68.74%,多空信息比为7.08。日频尾盘成交额占比(TTV_Ratio_D)因子年化多空收益为71.68%,多空信息比为7.21。周频改进波动率因子(Ret_Std_Imp_W)年化多空收益为34.32%,多空信息比为3.26。周频尾盘成交额占比因子(TTV_Ratio_W)年化多空收益为34.03%,多空...

数字大脑的未来,技术与计算交叉的愿景

数字孪生的一种解读涉及到机器学习和人工智能中生成模型的辩证关系。生成模型保证了模型的可解释性。此外,它们促使我们从“大数据”向“智能数据”的转变(更确切地说是选择和整合数据特征,以最大化预期的信息增益)。生成模型是从潜在原因到可测量结果的映射的概率描述。在这个意义上,数字孪生可以看作是一个适合生成某...

新疆农业大学:基于傅里叶变换近红外光谱的籽棉含水率无损检测

使用了竞争自适应重复加权法(competitiveadaptivereweightedsampling,CARS)、信息增益法(informationgain,IG)、连续投影法(successiveprojectionsalgorithm,SPA)和相关系数(correlationcoefficient,CC)等算法,来获取最佳的特征波长结果与结论:构建PLSR和支持向量机(supportvectormachine,SVM)的籽棉水分含量预测模型...

GBDT、XGBoost、LightGBM的区别和联系

不同的决策树算法采用不同的准则,如IC3算法采用信息增益,C4.5算法为了克服信息增益中容易偏向取值较多的特征而采用信息增益比,CART算法使用基尼指数和平方误差,XGBoost也有特定的准则来选取最优分裂。通过将预测值代入到损失函数中可求得损失函数的最小值GBDT和XGBoost对比...

智能AI的逻辑和未来展现论证

关系抽取是指从文本数据中抽取出实体之间的联系和关联性，例如人与组织之间的雇佣关系或地点之间的空间关系等。事件抽取则是指从文本数据中抽取出特定的事件或事实，并描述它们之间的关联性。信息抽取可以在不同的层次和粒度上操作，例如单词级别、短语级别和句子级别等。此外，信息抽取也可以基于不同的技术，如基于规则...

机器学习中决策树的原理与算法 | 科普

基本上全部介绍给了大家,在学术上,常用的算法有ID3算法,C4.5算法和CART算法,其实这些算法和我上面介绍的方法和思想基本上完全一样,只是在选择目标函数的时候有一些差别,我说的是最小化条件信息熵,ID3用的是信息增益,C4.5算法用的是信息增益比,CART算法用的是基尼指数,这个指数在上面介绍信息熵的表格中就...

基于决策树的新能源汽车事故关联出行特征分析研究

本文基于新能源汽车出行轨迹,构建了出行起始时间、出行终止时间、出行总时长、出行总里程、出行时间重复率、出行空间重复率等时空特征,通过新能源汽车出行信息增益值计算,确定了新能源汽车出行特征对交通事故的影响程度。经实例验证表明,新能源汽车出行总里程指标与交通事故关联程度最高,新能源汽车出行时间重复率和出行空间...