EMNLP 2024 | 从特征解耦角度重新审视单义神经元及其在对齐算法中...

加入该正则项到trainingloss中是为了最小化特征相关矩阵与单位矩阵之间,达到进一步解耦。三、实验结果3.1实验设置我们选择了三个llama系列的模型,Llama2-7b-hf,Llama2-7b-chat-hf以及Llama3-8b-instruct。选择了三个含有不同属性attribute做alignment的小数据集,分别是detoxicity[4](去毒),cognitionreframe[...

开源:现代Hopfield模型的大容量一致记忆|算法|定理|鲁棒性|参数化...

最小化LΦ会导致在任何给定的Ξ内存储模式的分离。因此,我们将这个分离最大化步骤纳入标准记忆检索过程((2.4)),从而引出一个新颖的两阶段公式/算法,U-Hop,用于记忆检索(算法1)。2.3.精确记忆检索设x??为T的固定点。根据定义2.1和Hu等(2023,定义2.2),检索误差表现出一种朴素的界限。从(2.7...

高频交易,足矣!_新浪财经_新浪网

为了最小化交易足迹,一个下marketsellorder的交易者会先去交易所2,并在那下一个不超过3000个单位的订单。下一个等于或小于交易所toplevel流动性的订单,确保marketorder不会或仅会稍微影响市场,从而不留下任何track。在耗尽交易所2的顶部流动性后,marketorder交易者会转向下一个最具流动性的交易所:在我们的...

从无人装备到智能算法,解放军报整版关注“新质战斗力”

同时，通过在情报侦察平台中内嵌深度学习、加密算法、优化算法等智能算法，发挥智能识别、收敛寻优等功能，在最优化配置算力的同时，实现情报侦察的边缘响应和末端自主，解决战场目标识别与监视、侦察路径规划与调整以及侦察任务分配与认领等问题，满足情报时效性和个性化要求，实现侦察收益最大化和风险损失最小化。再者，未...

K均值聚类算法

K-Means算法涉及到簇中心的计算,对于第i个簇,其簇中心(质心)的计算公式为:K均值聚类的目标是最小化簇内平方误差,即找到K个簇,使每个数据点与其所属簇中心的距离之和最小。目标函数的数学公式是:从公式可见,E值越小则簇内数据(样本)相似度越高。K-Means算法通过迭代更新簇中心,不断优化这个目标函数,来达...

FIE | Research Article:基于排序多选择秘书算法的微电网不确定...

本文提出了一种新型的轻量级多选择排序秘书算法,以实现多种不确定性场景下微电网运行成本的最小化(www.e993.com)2024年11月15日。实验结果表明,基于本文算法的调度方案有效降低了购电成本,同时限制了多场景下峰值负荷的增加,在效果、稳定性和普适性方面均优于基准算法。FrontiersinEnergy(SCI),能源领域综合性英文学术期刊,于2007年创刊,现为...

欧盟也对Tiktok“动手”,关注成瘾性算法和未成年隐私保护

其中最具有典型性的就是信息收集最小化规则，该规则虽然在《个人信息保护法》中作出了相应规定，即信息收集不得超出App的基本功能，比如外卖只能收集手机号、送餐地点信息，但是一些数字服务企业很快就找到了绕过监管的方法。他们将外卖App做成了综合服务平台，甚至可以提供金融服务，这样就大幅增加了企业可收集的用户信息...

人工智能优化算法总结

梯度下降法是一种最基本的优化算法,广泛应用于机器学习和深度学习中。它的基本思想是通过不断地沿着损失函数的负梯度方向更新模型参数,以最小化损失函数。1.批量梯度下降(BatchGradientDescent,BGD)-批量梯度下降每次使用整个训练数据集来计算损失函数对参数的梯度,然后进行参数更新。-优点是能够保证收敛到全...

诺贝尔物理学奖为何颁给机器学习?Physics for AI 综述介绍

VAE是一种利用概率生成模型的深度学习框架,它通过最小化输入数据和生成数据之间的自由能差异来学习数据的有效表示。VAE模型中的自由能包含了数据的生成概率和先验知识的结合,从而能够生成新的数据样本。自回归模型是一类通过明确定义数据点之间的依赖关系来建模数据分布的神经网络。这些模型通过序列的方式逐步生成数据,每...

机器学习十大算法:从原理到实践的探索

线性回归是一种基础的预测算法，它通过找到最佳拟合直线来预测因变量的值。该算法通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来找到最佳拟合直线。线性回归在金融、医疗和市场营销等领域有广泛应用。线性回归的基本原理是通过构建一个线性模型来描述自变量和因变量之间的关系。假设因变量Y与自变量X之间存在线性关系，可以表示...