类人神经网络再进一步,DeepMind最新50页论文提出AligNet框架:用...
为了评估模型表示的质量,首先固定神经网络模型的权重,并在这些固定权重之上训练一个线性分类器,而不是对整个模型进行训练或微调,从而可以更直接地评估模型的内部表示,而不受模型其他部分的影响。研究者们特别关注了模型在以下三个方面的表现:单次分类任务,考验了模型在只有极少量样本的情况下对新类别的识别能力;分布...
CVPR 2024|仅用合成数据训练模型到底行不行?有新发现!
我们搜索了十个学习率,以找到每个模型的最佳线性分类器。最后,对于多模态的情况,分析了来自于的合成CLIP模型,称之为SynCLIP,该模型在371M合成图像上进行了训练。将此模型与来自OpenCLIP的CLIP实现进行比较,该实现是在400M真实图像上训练的。使用ViT-B骨干网络来允许公平比较。对于CLIP和SynCLIP,我们报告了零样本结...
生成式人工智能:实现卓越数据分析成果的关键
编码器将原始数据压缩成参数较少的概率分布,解码器网络再将其重构回实际数据空间。这种方法也便于构建人工人脸或训练人工智能系统的数据。Transformer架构(深度学习)还有更多的生成式AI模型,包括循环神经网络(RNN)、扩散模型、基础模型、Transformer模型等。谷歌研究人员引入了自监督的Transformer式学习,该学习也已用于谷...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
借鉴大脑计算模式,复旦与港大团队实现神经网络能耗大幅降低复旦大学、香港大学与中国科学院的联合团队在近期的研究中提出了一种受大脑启发的动态神经网络设计方案,结合了硬件和软件的协同设计。这种新型神经网络通过使用忆阻器,实现了对二维和三维视觉任务的高效处理,同时显著降低了能耗。研究团队的创新在于利用忆阻器技术...
压缩大型语言模型(LLMs):缩小10倍、性能保持不变
对于给定的神经网络,训练后量化(PTQ)通过将参数替换为低精度数据类型来压缩模型(例如,从FP16转换为INT-8)。这是减少模型计算需求最快速和简单的方法之一,因为它无需额外的训练或数据标注[4]。虽然这是一种相对简便的降低模型成本的方法,但过度使用这种技术进行量化(例如,从FP16转换为INT4)通常会导致性能下降,这...
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...
我们提供了现有文献的全面概述,并提出了一种新的超图嵌入方法的分类法,通过识别三个主要技术家族:谱方法、保持邻近性的和(深度)神经网络(www.e993.com)2024年10月23日。对于每个家族,我们描述了它们的特点,并在我们单一但灵活的框架中提供了我们的见解,然后讨论了各个方法的特殊性以及它们的优缺点。然后,我们回顾了通常使用超图嵌入的主要任务、...
大模型产品化第一年:战术、运营与战略
GoDaddy将这一挑战作为他们使用LLM进行构建时学到的头号教训。正如我们努力保持系统和代码的简单,提示也应如此。与其为会议记录摘要生成器构建一个万能提示,不如将其分解成以下几个步骤:提取关键决策、行动项目和负责人并形成结构化格式检查提取的细节与原始转录的一致性从结构化细节生成简明摘要结果是,我们将...
车路协同感知技术研究进展及展望丨中国工程科学
这些分类器包括传统的机器学习算法(如支持向量机、随机森林等),深度学习模型(如卷积神经网络、循环神经网络等)。分类器会对从点云数据中提取的特征进行分析和处理,并将物体准确地归类为预定义的目标类别之一。目标分类是激光雷达感知技术中的关键步骤,为车路协同自动驾驶和环境感知系统提供了重要的信息,以支持智能决策...
CV最新论文|12月14日 arXiv更新论文合集
为了处理图形,我们使用来自2D分割模型的伪3D标签训练图形神经网络。在ScanNet、ScanNet++和KITTI-360数据集上的实验结果表明,该方法具有鲁棒的分割性能,可以泛化到不同类型的场景。链接:httpsarxiv/abs/2312.083722、PTT:用于高效时间三维目标检测的点轨迹转换器PTT:Point-TrajectoryTransformer...
AI传感器的应用(2)|算法|鲁棒性|机器视觉_网易订阅
利用AI技术提高环境监测数据的准确性和计算效率,可以通过以下几个方面实现:多源数据融合与优化:通过采用两级数据融合模型,首先对同类传感器的数据进行自适应加权平均法融合,然后利用异类传感器数据通过BP神经网络进行训练和融合,最后利用D-S证据理论对一级融合结果进行综合分析,以提高监测的准确度。这种方法可以有效减少数...