谷歌Gemini-Exp-1121横空出世,AI竞技榜再掀风云

其次，在算法优化方面，谷歌针对Gemini-Exp-1121进行了大量的改进和优化。通过引入新的损失函数和优化策略，模型在处理复杂任务时能够更加准确地捕捉关键信息，从而提高整体性能。此外，谷歌还充分利用了其强大的计算资源，对Gemini-Exp-1121进行了大规模的训练。这使得模型在海量数据中学习到了丰富的知识和经验，从而具备...

电磁学中的格林函数

值得注意的是，相比自由空间中的格林函数，任意线性、非均匀介质中的格林函数，并不满足空间平移对称性(非均匀)，但标量波动方程的格林函数公式(2)依然成立(线性)。一旦介质满足空间平移对称性，电位就可写成格林函数与电荷分布卷积的形式，能利用快速傅里叶变换进行高效计算，便于工程应用。电磁场的并矢格林函数也是如此...

必知!5大AI生成模型

std=torch.exp(0.5*logvar)eps=torch.randn_like(std)returnmu+eps*stddefforward(self,x):h=self.encoder(x)#...(此处省略了后续步骤,包括采样、解码和损失计算等)```mu,logvar=h.chunk(2,dim=-1)z=self.reparameterize(mu,logvar)x_recon=self....

深度解析KAN:连接符号主义和连接主义的桥梁

举个例子,针对这样一个目标函数,需要三层非线性的组合,才能构造出这个函数。如果用一个两层KAN网络去硬拟合,可能会得到一个没有物理意义的病态解。通过一个三层KAN网络,可以学习出如下结果,第一层学到了4个二次函数,第二层学到了两个sin函数,第三层学到了一个exp函数,三者通过加法组合,得到了最终的目标函数。

30行代码,500万长文本推理提速8倍!树注意力让GPU越多省得越多

结合自动微分等技术,从能量和梯度的视角看待自注意力,暗示了只要能高效计算F就能高效计算自注意力。具体到语言模型中基于KV缓存的解码,能量函数可以表示成:由于logsumexp和max运算操作都满足结合律,可以按任意顺序进行,而不会影响最终结果。在此前提下,团队设计了新的并行化算法,先在各GPU上并行计算局部能量函数...

长文综述:大脑中的熵、自由能、对称性和动力学|新春特辑

在贝叶斯框架中,参数和状态变量在一定意义上具有相似地位,即它们都可以用分布进行描述并且以参数的形式进入概率函数p中(www.e993.com)2024年11月27日。例如,给定参数k,状态x和y的联合概率可被写为p(x,y|k),确定了给定一组参数值k的条件下,获得一组数据(x,y)的可能性,其中k的先验分布为p(k)。先验代表我们对模型和初始值的了解。

太强了!深度学习的Top10模型!|算法|向量|卷积|神经网络|spider...

语义相似性:Word2Vec能够精准捕捉词与词之间的语义关联,使得在向量空间中,意义相近的词靠得更近。训练效率:Word2Vec训练过程高效,轻松应对大规模文本数据的处理需求。可解释性:Word2Vec生成的词向量具有实际应用价值,可用于诸如聚类、分类、语义相似性计算等多种任务。

热力学与量子力学在21世纪重新相遇

在量子力学的框架下,如果波函数严格按薛定谔方程演化,即使在正切空间中也很难看到δ(t)随e指数发散的行为。按照Ehrenfest对此的解释,需要定义一个切断时间(breaktime),在这个时间内,量子体系的演化应当与经典混沌对应,反之则不存在混沌的现象。最初,切断时间被认为就是普朗克时间,但随着理解的深入,这一定义越来越不...

不瞒你说,这可能是世上最美丽的函数

TIP:一个二次可微的函数f是对数凸的,当且仅当重要的是,如果你想推广阶乘,Gamma函数在特定的数学意义上是一个十分自然的选择。Weierstrass积Gamma函数的定义和形式数不胜数。一个尤其nice的是一种无穷乘积。在此之前,我们试试从我们的定义中推出一些有趣的结果吧。

# 8个深度学习中常用的激活函数

这个函数非常类似于sigmoid激活函数。这个函数在-1到1的范围内接受任何实值作为输入和输出值。输入越大(越正),输出值越接近1.0,而输入越小(越负),输出越接近-1.0。Tanh激活函数计算如下。deftanh(x):return(m.exp(x)-m.exp(-x))/(m.exp(x)+m.exp(-x))values_of_tanh=[]...