AI产品经理必知的100个专业术语
13、分类(Classification)分类是将输入数据分配到预定义类别中的任务。常用算法包括逻辑回归、支持向量机等。14、聚类(Clustering)聚类是将数据点分成多个组的过程,使得组内成员比组间成员更相似。常用方法包括K均值聚类。15、决策树(DecisionTree)决策树是一种树形结构模型,用于分类或回归。每个内部节点表示一...
首次面向概率ILP的方法,再集成超越GNN
??e∈E+,H∪B??|=e或??e∈E??,H∪B??|=e:修剪特化。NoisyCombo放宽了这一条件,允许存在一些FP和FN,依据预期的噪声水平,这一参数定义了可能的不完美样本的百分比,从中计算允许的FP和FN数量。P(e∈E??,H∪B|=e)>噪声水平*Nnegatives:修剪泛...
一篇文章系统看懂大模型
用户问题输入:当用户输入问题的时候,首先技术层面需要将问题通过embedding算法转换成一个模型可以理解的向量,这个过程称为向量化;信息检索:获得用户的输入之后,首先需要结合这个问题,从向量数据库(向量数据库存储了很多检索需要的内容,这些内容包括来自提前准备好的文档、网页等内容通过向量化处理后,以模型能理解的向量存...
用线性代数解灭灯游戏
用矩阵表示初始状态可以用一个向量表示,其元素来自于集合,1表示灯是打开的,0表示灯是关闭的.所以图1的状态用向量表示就是称为初始状态向量.由于点击任意一个格子将使得它和相邻的格子变换状态,对于每个灯,都可定义状态转移向量比如,在全灭的状态,点击号灯,则有在全灭的状态,点击号...
【华安证券·金融工程】专题报告:基于统计跳跃状态识别模型管理...
金融状态被定义为表现出同质市场行为的延长且连续的时期,这些行为表现为牛市或熊市(以正回报或负回报为特征,参见Pagan和Sossounov,2003)、平静或动荡时期(以低波动或高波动为特征,参见Schwert,1989)以及风险偏好或风险规避阶段(反映市场情绪,参见Smales,2016)等模式。状态切换指的是这些行为中突然而持久的转变...
升维思考,降维行动
而此时,人类的联想和提问能力,就像是构建一个维度,或是在大模型的向量空间里,勾出一段彩虹(www.e993.com)2024年10月26日。就像扔出一个骰子,对于未来的可能性,我们要升维思考,考虑6个面的概率,可结果只有一面。??????????????????????这大概是“升维思考、降维行动”的一个简单隐喻。
「遥遥领先」的华为智驾,最大的风险是什么?
模块化端到端:感知模块不再输出人类理解的结果,而是特征向量;训练时需通过梯度传导同时进行,增强模块之间的协同性。OneModel/单一模型端到端:不再区分感知、决策规划等功能,整体流程由同一深度学习模型完成,从输入信号到输出轨迹一体化。业内认为,华为和很多国内厂商的方案,大多处于「决策规划模型化」...
轻松上手的LangChain学习说明书
Langchain其实就是在定义多个通用类的规范,去优化开发AI应用过程中可能用到的各类技术,将它们抽象成多个小元素,当我们构建应用时,直接将这些元素堆积起来,而无需在重复的去研究各"元素"实现的细枝末节。二、官方文档Langchain这么长,我怎么看?通过文档目录我们可以看到,Langchain由6个module组成,分别是ModelIO、...
让大模型不再「巨无霸」,这是一份最新的大模型参数高效微调综述
作者首先给出了加性微调、选择性微调、重参数化微调和混合微调的定义:加性微调通过在预训练模型的特定位置添加可学习的模块或参数,以最小化适配下游任务时模型的可训练的参数量。选择性微调在微调过程中只更新模型中的一部分参数,而保持其余参数固定。相较于加性微调,选择性微调无需更改预训练模型的架构。
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
人工智能领域对于涌现能力(EmergentAbilities)的定义为,如果模型的某种能力仅在大模型上表现,而不能在小模型中表现出来,即称为“涌现能力”。换言之,涌现能力是模型规模超过某一阈值时才能拥有的特性,也就是人们常说的“量变产生质变”。这种现象通常出现在如GPT-3或更大规模的语言模型中,当模型的参数数量...