追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
研究团队通过比较多种度量方法(如线性预测性、表征相似性分析等)发现,不同的度量方法对模型与大脑区域之间的对应关系有着显著不同的解释。通过实验,研究人员发现即使在控制其他变量的条件下,度量选择的不同仍旧导致了对模型大脑类似性的不同评价。例如,软匹配和反向线性预测性度量在某些情况下完全颠覆了对模型层级对应...
盘点:有哪些用于用户分析的高阶数据分析模型?
相似度度量:选择合适的相似度度量方法,用于计算用户之间的相似性。常见的度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。聚类算法:选择适当的聚类算法,例如K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等,根据相似性度量将用户划分为不同的群体。聚类结果分析:对生成的用户群体进行分析,了解每个群体的特征,发现潜在的用户...
Code:超图表征学习综述,大量软件库|算法|拓扑|显式|傅里叶|大模型...
我们提出了三种分类法,根据(1)它们的学习方法(谱方法、保持邻近性的和神经网络技术)、(2)输入超图的结构(同质/异质、无向/有向、统一/非统一、静态/动态、有属性/无属性节点、转换为图)和(3)期望的输出(节点/超边嵌入)来对超图嵌入方法进行分类。-全面回顾。超图表示学习领域的最近蓬勃发展使我们能够收集、...
三元组损失Triplet loss 详解
批量三元组损失是一种有效的方法,用于训练深度神经网络进行人脸识别和其他需要相似度度量的应用。批量三元组损失的例子假设你是机场的一名安保人员,你的任务是在安检站识别经过的个人。我们有一个手持设备,一次显示三张照片:一个锚点、一个正样本和一个负样本。目标是快速确定锚点照片中的人是否与正样本照片中的人...
使用HDC的分子分类|向量|高维|算法|相似性|子结构|hdc_网易订阅
**A.图学习方法**a)**核方法**:是用于在图中比较数据点的流行机器学习技术,利用相似性度量。文献中涵盖了多种核方法,每种方法侧重于图的不同属性。值得注意的例子包括随机游走核[42]、树模式核[43]、最短路径核[44]、最优分配核[45]、图小物件核[46]、Weisfeiler-Lehman核[36]、子图匹配...
OpenAI Lilian Weng万字长文解读LLM幻觉:从理解到克服
维基百科文档是很多数据集的事实来源,比如FEVER数据集;而句子则是根据tf-idf或基于句子嵌入的相似度选取的(www.e993.com)2024年10月18日。图3:FactualityPrompt基准的评估框架给定模型续写的文本和配对的维基百科文本,这里有两个针对幻觉的评估指标:幻觉命名实体(NE)误差:使用一个预训练的实体检测模型和文档层级的定基,该指标度量的是...
城投债分析新视角:区域相似性量化逻辑
常见维度有区域经济、区域财政、区域债务率等。常见衡量方法有,计算选定维度下,各区域间绝对数值或排序值的差异。该做法虽能覆盖全量区域,但常受制于维度单一,维度内指标间分布不可比,使得难以有效、全面考量区域间的相关性;类别三,在特定范围内综合衡量各区域在经济、财政、债务等维度的定量指标的相似度。常见于对...
一文详谈RAG优化方案与实践
目前,语义搜索的主流方法是基于数据向量化的结果,利用向量空间中的距离或相似度来度量语义相似度。然而,这种方法也存在一些局限性,例如向量空间中的距离或相似度并不一定能反映真实的语义相似度,而且向量空间中的噪声和异常值也会干扰语义搜索的结果。因此,语义搜索的准确率也无法有100%的保证。
机器学习之K近邻算法基本原理
1.距离度量KNN算法的核心在于距离度量,它决定了样本之间的相似度。通过选择合适的距离度量方法,KNN算法能够准确地找出与待分类样本最相似的邻居,从而进行准确的分类。2.如何确定K值在KNN算法中,K值的选择对分类结果具有重要影响。K值太小可能导致过拟合,即算法对训练数据的噪声过于敏感;而K值太大则可能导致欠拟...
RAG还是微调?微软出了一份特定领域大模型应用建设流程指南
在多样性和重叠度方面,三个模型表现相似。对于相关性和流畅度,与其他模型相比,GPT-4略有增加。在外部上下文设置中,也有类似的情况。此外,观察每个模型时,无上下文设置似乎在平均覆盖率、多样性、重叠度、相关性和流畅度方面为GPT-4提供了最佳平衡,但生成的问答对较短。上下文设置导致了较长的问答对和其他指...