追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
神经网络与大脑活动对齐:度量方法的选择显著影响研究结论GPT-4V在社交感知上媲美人类mosGraphGen:助力多组学数据的图形AI模型开发█大脑健康发现驱动阿尔茨海默病的细胞群体抑制IDO1酶可恢复阿尔茨海默病中的脑葡萄糖代谢和记忆功能氯胺酮通过特异性阻断侧缰核NMDAR电流快速缓解抑郁症状牛津大学光计算突破:打破传统...
用相似性匹配的方法,探究滚动轴承剩余寿命的预测的研究
传统的相似性度量方法通常使用向量的二范数,即基于数据遍历法计算。然而,这种方法在计算过程中受到了前期波动对退化趋势判定的影响。为了降低计算过程中轴承数据局部波动带来的相似性度量误差,我们可以采用优化方法进行优化。最终,S表示相似性度量的结果。具体的推导结果可以根据具体的公式进行计算。经过对公式(11)的求...
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...
我们提出了三种分类法,根据(1)它们的学习方法(谱方法、保持邻近性的和神经网络技术)、(2)输入超图的结构(同质/异质、无向/有向、统一/非统一、静态/动态、有属性/无属性节点、转换为图)和(3)期望的输出(节点/超边嵌入)来对超图嵌入方法进行分类。-全面回顾。超图表示学习领域的最近蓬勃发展使我们能够收集、...
机器学习中的聚类算法与数据分组
2.层次聚类(HierarchicalClustering):这种方法通过逐步合并或分裂簇来构建一个层次结构,可以生成树状图(树状图)来表示数据的层次关系。3.DBSCAN:基于密度的聚类算法,它将密度相近的数据点聚集在一起,能够识别任意形状的簇,并对噪声点具有很好的鲁棒性。4.谱聚类(SpectralClustering):这种方法使用图论中的谱理...
复杂图上的知识迁移学习
近几年,深度学习算法发展迅速,实现端到端地从大量的、高质量的数据当中学习到有价值的规律,减少大量人力。但深度学习方法往往也需要大量的高质量数据,真实世界中存在的datahungry问题导致很多深度学习算法难以落地。3.DataHungry解决方法IDC发布《数据时代2025白皮书》指出,我们正处于数据时代,数据量和数...
通用人工智能:是什么?如何测试?如何实现?|研读
再者,若按照其中的定义,实现AGI的最佳方式大概就是为各种问题设计专门的解决方案,然后放到一台计算机内运行,这样即使把许多问题解决得非常好,我们对自己的“心智”大概也形成不了多少深刻的理解[注释8](www.e993.com)2024年9月8日。此外,“解决问题”可以是“适应”的结果,“适应性”的高低最终体现在解决问题的表现上(这与下一节的“度量智能...
怎么处理文本数据?自动文本分析的三种类别 | Social Science...
(2)语料库间方法如果根据一种文化成员的语言训练的单词嵌入编码他们共享的含义,那么用几个语料库训练的单词嵌入可能会揭示产生它们的人群的文化差异。上述的语料库内方法在词汇级别上分析相似性,而语料库间方法使用语义比较来获得文档级度量,这些度量与元数据相关联(其中文档通常非常大,在其他上下文中可能被认为是一个...
CV最新论文|10月20日 arXiv更新论文合集
有效的评估措施必须考虑相似性的多个维度,包括语义相关性、视觉结构、对象交互、标题多样性和特异性。现有的高度工程化度量试图捕捉特定方面,但在提供与人类判断密切相关的整体分数方面存在不足。在这里,我们提出了CLAIR,这是一种利用大型语言模型(LLM)的零镜头语言建模功能来评估候选字幕的新方法。在我们的评估中,...
JUST技术 | 如何通过轨迹相似性度量方法发现新冠易感人群
有一个经典的算法问题:求解两序列的最长公共子序列,不要求公共子序列中的两个连续相连,例如BDCABA和ABCBDAB的最大公共子序列为BCBA。在此基础上,很自然提出了基于最长公共子序列的轨迹相似性度量方法,即LCSS,其值代表最多可被视为同一点的点数,也就是两条轨迹中满足最小距离阈值限制的轨迹点的对数。其基于动态规...
用正确方法对度量学习算法进行基准测试
算法的灵活性。混合匹配损失、函数、采样器和训练方法。要使用硬批处理的多相似性损失?没问题:loss_funcs:metric_loss:MultiSimilarityLoss:alpha:0.1beta:40base:0.5mining_funcs:post_gradient_miner:BatchHardMiner:{}访问torchvision和pretrainedmodels包中的所有模型。在配置模型文件中,只需...