使用HDC的分子分类

第三种方法(OnlineHD)也只添加分类错误的模式,但以加权方式进行,考虑样本和类别的余弦相似度。最后一种方法(RefineHD)以加权方式添加分类正确和错误的样本,但只有当正确类别的余弦相似度低于一个阈值时才会添加样本,该阈值部分地使用分类错误的样本的相似度来计算。在这些方法中,我们看到RefineHD表现最佳,与其他自适应...

用最直观的动画,讲解LLM如何存储事实,3Blue1Brown的这个视频又火了

另外,通常来说,这一步还会向输出添加另一个向量,也就是所谓的偏置向量,其中的参数是从数据中学习得到的。在这个例子中,我们可以看到这个偏置向量的第一个元素为-1。也就是说在最终的输出向量中,之前得到的相关点积减去了1。为什么要这样操作?这是因为这样一来,当且仅当向量编码了全名「MichaelJordan」时,...

人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

采用冻结参数的方法(Frozen)训练时,顾名思义将embedding层的参数锁定,训练过程中映射矩阵不发生更新。采用微调法(Fine-Tuning)训练时,不锁定embedding层的参数,训练时根据目标任务的数据集更新权重。Frozen训练相当于将预训练的embedding层当成一个字典,用于直接地将独热向量转化为带有语义关系的词向量...

告天下学子书【上】:线性代数的中国起源,外星人是蛮夷

线性代数主要在干两件事情,其一是把两个东西加在一起(即加法运算),其二是用某个常数去乘以这个东西(即数乘运算)。例如,向量的线性组合、线性相关、线性表示等,都可以看作是先把许多向量乘以系数,然后再加总在一起。线性方程组中的消元法(西史所称高斯消元法),也是在联立的方程之间加来加去、消来消去。又...

8000字详解“降维算法”,从理论实现到案例说明

方法二:特征提取特征提取是通过数学变换将高维数据映射到低维空间的过程,同时尽可能保留原始数据中的信息,这种方法会改变数据的维度。特征提取的目标是减少数据的复杂性,同时保持数据的主要结构和特征。由理论代入实践,我们来继续假设一些案例。假设我们有一个关于社交媒体平台用户生成内容的数据集,其中包含了用户...

“AI”科普丨一文读懂自注意力机制:8大步骤图解+代码

将权重值相加,得到输出1对输入2和输入3重复步骤4-7注:实际上,数学运算是矢量化的,,即所有的输入都一起经历数学运算(www.e993.com)2024年11月13日。在后面的代码部分中可以看到这一点。步骤1:准备输入图1.1:准备输入在本教程中,我们从3个输入开始,每个输入的维数为4。

矩阵模拟!Transformer大模型3D可视化,GPT-3、Nano-GPT每一层清晰...

我们会经常看到的点乘运算非常简单:我们将第一个向量中的每个元素与第二个向量中的相应元素配对,将这对元素相乘,然后将结果相加。这是一种确保每个输出元素都能受到输入向量中所有元素影响的通用而简单的方法(这种影响由权重决定)。因此,它经常出现在神经网络中。

谷歌证实大模型能顿悟,特殊方法能让模型快速泛化,或将打破大模型...

模加法是检测「顿悟」最好的方法。(模加法指的是两个数据相加,如果合大于某一个值,结果就自动回归某一个值。以12小时计时为例,时间相加超过12点之后就会自动归零,就是一个典型的模加法。)突然的泛化往往发生在在对于训练数据的记忆之后,模型一开始的输出与训练数据吻合,但随着训练不断持续,和测试数据的吻合度...

支持向量机背后的数学 -对于SVM背后的数学和理论解释的快速概览及...

为了克服约束凸优化问题,我们采用PEGASOS方法。我们重新制定方程式以实现约束独立性现在,我们进行数学讨论,因为我们将其相加一次,又相减一次,方程中的1对整体没有影响。为了简化我们的方程式,我们将代入t(i)。上式表示,如果点远离超平面,则误差将为零,否则遇到的误差将为(1-t(i))。

循环神经网络的增强方法:注意力机制以及更多

神经图灵机[2]将RNN与外部存储单元相结合。由于向量是自然语言在神经网络中的表现形式,所以存储单元中的内容是一组向量:但是对神经图灵机的读写的工作方式是怎样的呢?真正的挑战是,我们需要让它们可微。特别是,我们需要让它们对于我们读和写的位置可微,从而让我们学会在哪里进行读写操作的。由于存储地址在根本...