LLM可解释性的未来希望?稀疏自编码器是如何工作的,这里有一份直观...
举个例子,如果输入是一个100维的向量(包含100个数值的列表);自编码器首先会让该输入通过一个编码器层,让其被压缩成一个50维的向量,然后将这个压缩后的编码表示馈送给解码器,得到100维的输出向量。其重建过程通常并不完美,因为压缩过程会让重建任务变得非常困难。一个标准自编码器的示意图,其有1x4...
LLM可解释性的未来希望?稀疏自编码器是如何工作的,这里有一份直观...
举个例子,如果输入是一个100维的向量(包含100个数值的列表);自编码器首先会让该输入通过一个编码器层,让其被压缩成一个50维的向量,然后将这个压缩后的编码表示馈送给解码器,得到100维的输出向量。其重建过程通常并不完美,因为压缩过程会让重建任务变得非常困难。一个标准自编码器的示意图,其有1x4...
实测三款电机驱动板,在BLDC、步进电机的表现
电压输入端子“PWR”,和4路直流电机驱动输出接口,M1、M2、M3、M4。这里值得提一下的是,由于系统中的PWR仅为两片电机驱动芯片TB6612FNG提供电源,并没有提供5V和3.3V电源,所以Arduino主板必须自己提供5V或3.3V的输入,这是一个遗憾啊。系统占用3、4、5、6、7、8、11、12共8个arduino引脚,其中4、12、8、7...
降维算法——自编码器(Autoencoders)
1.编码器(Encoder):它接收输入数据并将其映射到一个低维空间,这个低维空间称为“编码”或“瓶颈”。2.解码器(Decoder):它接收编码器的输出,并尝试重构原始输入数据。三、工作原理自编码器通过最小化输入数据和重构数据之间的差异来进行训练。这个差异通常通过某种损失函数来衡量,如均方误差(MSE)。四...
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...
第4节正式定义了超图表示学习问题(见第4.1节),描述了问题设置的分类法,包括超图嵌入输入和输出(见第4.2节),并讨论了问题的固有挑战(见第4.3节)。第5节基于嵌入技术对文献进行分类,描述了谱表示学习(见第5.1节)、保持邻近性(见第5.2节)和(深度)神经网络(见第5.3节)方法,揭示了这三种方法的优缺点并进行了...
将VAE用于时间序列:生成时间序列的合成数据
为了模拟温度数据,我们编码器设计成一个具有一维卷积层的神经网络(www.e993.com)2024年9月20日。每个卷积层应用一个核。由于在整个输入中使用相同的核,卷积层被认为是平移不变的,非常适合具有重复序列模式的时间序列。左:作为矩阵运算的卷积层|右:图形表示通常,输入和输出有几个特征变量。为简单起见,矩阵运算显示了仅有一个特征的输入...
蔚小理的智驾,学不起
第三步:增加LMM投机采样,理想用自研的投机采样方法从每次推理只能输出一个token再到连续输入多个Token,时延减少至0.7s。第四步:增加流式视频编码器,使用重复的视觉计算环节环节带宽压力,最终时延到了可以接受的0.3s。准确来说,理想并不只有双系统,在端到端+VLM模型系统之外,理想还存在第3个系统—...
十分钟理解Transformer|向量|翻译|编码器|神经网络_网易订阅
我们看到,在编码部分,每一个的小编码器的输入是前一个小编码器的输出,而每一个小解码器的输入不光是它的前一个解码器的输出,还包括了整个编码部分的输出。那么你可能又该问了,那每一个小编码器里边又是什么呢?我们放大一个encoder,发现里边的结构是一个自注意力机制加上一个前馈神经网络。
万字综述,Transformer架构在脑科学与脑疾病中有何应用?| 追问观察
如图2所示,Transformer模型遵循经典的编码器-解码器架构。每个组件都由一堆多头自注意力和前馈网络组成。下面,我们概述了编码器和解码器模块的详细信息,以及Transformer的其他基本组件,包括输入嵌入、位置编码、层归一化和屏蔽多头注意力。??图2:Transformer的基本结构。它包括输入和输出嵌入等关键组件,可实现初始和最...
AI也会「刷抖音」!清华领衔发布短视频全模态理解新模型 | ICML 2024
第一部分:音视频编码和时间对齐video-SALMONN使用Whisper语音编码器和BEATs音频编码器,分别得到语音和音频的编码向量序列(每1秒音频对应50个向量),同时使用InstructBLIP视觉编码器,以2FPS的视频采样率得到视觉编码向量序列(每1秒视频2帧,对应64个向量)。三个序列在时间维度上,以视频帧为基准每0.5秒对齐并拼接一次...