开源:现代Hopfield模型的大容量一致记忆

为此,我们为所有现代Hopfield模型提出了一种核化的相似性度量,称为U-Hop。这种度量是可学习的。我们提出通过最小化集合Ξ中所有可能存储的记忆对之间的平均分离来学习它。也就是说,它是Ξ敏感的。从物理上讲,它将原始能量景观转换为具有(平均)等距最小值的核化景观。虽然它不能保证在核空间中扩大R(...

基于图论的时间序列数据平稳性与连通性分析:利用图形、数学和...

对于每一对片段,计算一个相似性度量s(i,j)。常见的选择包括:皮尔逊相关系数:度量片段之间的线性相关性:动态时间规整(DTW):通过对齐可能具有非线性时移的片段来捕捉相似性。互信息:量化片段之间共享的信息。较高的相似性值s(i,j)表示片段之间的连接更强,暗示时间连通性或平稳模式。3、构建图创建一个...

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

3.通过将一次函数拟合与滑动窗口算法相结合,确定每组轴承退化数据的开始退化点,剔除了大量不包含退化信息的健康阶段数据,从而提高了相似性预测结果的可信度,并减少了冗余的相似性计算量。4.通过对仿真和实验结果的分析,我们可以得出结论:所提出的高斯函数拟合与参数相似性结合的方法可以有效提高相似性度量的准确性,明显...

HRB:一种优于HRP的风险预算模型

4、Koumou(2023)定义了一个指标被定义为衡量投资组合风险贡献(或丰富度)多样性的指标:是资产间的相似性矩阵(即:),是资产风险贡献的缩放向量。该指标的值域在[1,N]之间,其中N是资产的数量。表示投资组合在风险丰富性方面的多元化程度,取值范围在[1,N]。值越高,表示投资组合在风险丰富性方面的多元化程度...

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

通过计算每个神经元的空间信息含量,他们发现位置细胞集中在斑马鱼的前脑区域(telencephalon),这一区域与哺乳动物的海马体功能相似。每条鱼大脑中约有1000个位置细胞,它们在鱼类位于特定位置时活跃,形成了一个能够解码鱼类空间位置的细胞群体代码。研究还表明,斑马鱼的位置细胞能够整合自我运动和外部线索,灵活地重组空间地图。

RAG还是微调?微软出了一份特定领域大模型应用建设流程指南

在多样性和重叠度方面,三个模型表现相似(www.e993.com)2024年11月10日。对于相关性和流畅度,与其他模型相比,GPT-4略有增加。在外部上下文设置中,也有类似的情况。此外,观察每个模型时,无上下文设置似乎在平均覆盖率、多样性、重叠度、相关性和流畅度方面为GPT-4提供了最佳平衡,但生成的问答对较短。上下文设置导致了较长的问答对和其他指...

类人神经网络再进一步!DeepMind最新50页论文提出AligNet框架:用...

与此同时,通过保持模型的局部表征结构来规范对齐过程,并额外利用人类恢复的不确定性度量来改善模型校准。然后将该模型应用于ImageNet,将其潜在表示聚类到语义上有意义的类别,从而能够生成大量的语义相似性三元组,研究人员将该数据集称为AligNet。为了将这种精心构造的类人相似性结构信息迁移到预训练的神经网络基础模型...

建议收藏!100篇必读论文|大模型月报(2024.04)

RLCM:通过强化学习微调一致性模型强化学习(RL)通过直接优化获取图像质量、美学和指令跟随能力的奖励,改进了扩散模型的引导图像生成。然而,由此产生的生成策略继承了扩散模型的迭代采样过程,导致生成速度缓慢。为了克服这一局限性,一致性模型提出学习一类新的生成模型,直接将噪声映射到数据,从而产生一种只需一次采样...

模型与大脑以不同的“眼光”看待世界

目前,主要的无监督模型都是“自监督”模型,它们在训练时使用损失函数,该函数偏向于将单个训练示例的变体(例如图像的不同裁剪)表征为相似,而将不同训练示例的变体表征为不相似。研究者为四种此类模型(SimCLR、MoCo_V2、BYOL和IPCL)以及具有相同架构的监督比较模型生成了模型同色异谱。

自动驾驶自监督端到端技术盘点

有监督(Supervised):监督学习是从给定的带标签训练数据集中学习出一个函数(模型参数),在输入新的测试数据时,可以根据这个函数预测结果;无监督(Unsupervisedg):无监督学习是从无标签数据中分析数据本身的规律性等解析特征。无监督学习算法分为两大类:基于概率密度函数估计的方法和基于样本间相似性度量的方法;...