万字解析教育领域生成式AI全景图:五大板块重塑未来学习生态
像Doowii和Strived.io这样专门理解教育数据的工具也开始出现。AI工具允许进行多层次的分析,例如:您可以上传几届学生的NWEAMAP数据,并要求工具找出增长最快和最慢的领域;提出更高层次的问题,如分析暑期可能出现的学习退步或辅导计划是否产生了积极影响;或将多个来源的数据结合起来,以构建一个详细、跨学科的班级画面。
深度解析KAN:连接符号主义和连接主义的桥梁
在(d)这个例子中,作者尝试用KAN来学习特殊函数,比如贝塞尔函数,结果确实学习出来了。这里的φ1(x)是一个非常振荡的函数,就是贝塞尔函数。在(f)这个例子中,我们想要预测两个点在二维空间中的距离函数,这时需要一个三层的KAN网络,其中包括一个线性函数、一个平方函数、一个平方根函数。三层嵌套,就能够准确拟合出...
谁能替代铜互连?-虎嗅网
图9.TDDB寿命外推可用模型的比较与使用TDDB数据进行测量。这里,t50%指示时间,在此之后线路以50%的概率出现故障。冲击损伤模型(幸运电子模型)被认为最能描述TDDB的底层物理机制。然而,一些作者更喜欢使用幂律模型来拟合TDDB数据,因为它提供了良好的预测并且具有有限数量的拟合参数。123,125,126相...
谁能替代铜互连?
然而,一些作者更喜欢使用幂律模型来拟合TDDB数据,因为它提供了良好的预测并且具有有限数量的拟合参数。123,125,126相比之下,镶嵌结构的研究已经发现E-和√E-模型也是如此,在拟合低场TDDB数据时保守。不同模型的行为以及与Cu实验TDDB数据的比较如图9所示。请注意,需要额外的面积缩放和外推至低故障...
从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)
6、example包:一些简单的能跑通的例子,主要包括机器学习的分类和回归两类问题,有曲线的拟合,螺旋曲线的分类,手写数字的识别以及序列数据的预测。接下来就从下至上,全栈式地简答串一下每层涉及的核心概念和简单实现。二、线性代数与张量运算首先进入深度学习的第一层:张量操作层。张量(多维数组)的操作和计算是深...
奥卡姆剃刀的“谎言”
解读:在科学研究中,这意味着选择最能解释数据并且假设最少的模型(www.e993.com)2024年8月5日。在日常生活中,这意味着在面对复杂问题时,我们应先考虑最直接、最明显的因素,而不是寻找复杂的解释。谎言2:奥卡姆剃刀是绝对的科学原则奥卡姆剃刀被误读为在所有情况下都能确定科学决策的绝对法则。然而,它只是一个建议,一个指导原则,用来指导我们...
从Sora展开,全面解读AI视频大模型发展史
然而视频和声音是连续量,为了让大语言模型也能让图片,视频或者声音作为输入和输出,这里Videopoet将视频和声音编码成离散的token。在深度学习中,token是一个非常重要的概念,它是指一组符号或标识符,用于表示一组数据或信息中的一个特定元素。在Videopoet的例子中,通俗一点可以理解成视频的单词和声音的单词。3)...
理论物理的“唯美”与“求真”
笔者认为,上述问题产生的深层次根源在于这个领域中的一些人不能正确地理解、处理理论和实验的关系,有意无意地把近似的有效模型当作实际系统来研究,忽略了理论预言成立的条件;他们不仅在得到实验上的结论时人为地迎合“理论”,而且在阐述其重要性时也过分地依赖于“理论”,不能客观地使用实验数据—为了拟合已有的理论,...
100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析
在进行二分类时,如果数据集不平衡,仅使用R2评分无法正确预测模型的精度。例如,如果属于其中一个类的数据在数量上比属于另一个类的数据少得多,那么传统的精度将在较小的类中占很小的百分比。如果只有5%的示例属于较小的类,而模型将属于其他类的所有输出分类,精度仍然在95%左右。但这是错误的。为了解决这个问题,我...
一文助你解决90%的自然语言处理问题(附代码)
第1步:收集数据数据源示例每个机器学习问题都从数据开始,例如电子邮件、帖子或推文(微博)。文本信息的常见来源包括:产品评论(来自亚马逊,Yelp和各种应用商店)用户发布的内容(推文,Facebook上的帖子,StackOverflow上的问题)故障排除(客户请求,支持票据,聊天记录)「社交媒体中出现的灾难」数据集本...