边缘检测评估方法:FOM、RMSE、PSNR和SSIM对比实验和理论研究

均方根误差(RMSE)和峰值信噪比(PSNR)均方误差(MSE)是一个常用指标,已被改编用于评估边缘检测模型。基于MSE,我们可以得到RMSE和PSNR。RMSE值越小表示性能越好,而PSNR值越大表示性能越好。由于这两个指标都基于MSE,我们可以预期它们会得出类似的结论。结构相似性指数(SSIM)SSIM是一种广泛用于评估图像质量的指标。

内蒙古科技大学卢庆华副教授等:酚酸物质抗氧化性及溶剂化效应的理论

对比分析阿魏酸在气相、苯、丙酮、水及乙醇中结构数据和实验值,计算得到的键长与阿魏酸键长实验数据吻合较好,误差较小,基本相符。阿魏酸结构中的键长与实验得出键长的平均绝对误差分别为0.02007(气相)、0.01957(苯)、0.01978(丙酮)、0.01878(水)、0.01878??(乙醇)。计算得出的键角与实验数据的平均绝对误...

BAAI:第一原理的脑和认知科学的人工智能,6大角度

理论分析表明,在混沌边缘的权重初始化,即深度网络的输入-输出雅可比矩阵的均方奇异值应保持在接近1,这导致学习速度大幅提高[49]。此外,Pennington等人[50,51]采用自由概率理论分析了计算输入-输出雅可比矩阵奇异值的整个分布,将深度、随机初始化和非线性激活函数作为独立变量。然而,上述研究都没有涉及学习规则。Oprisa等...

斯坦福最新理论研究:RLHF中奖励过度优化现象也存在Scaling Laws

作者使用不同的值(KL散度约束)训练模型,并使用GPT-4作为评判标准,计算模型生成摘要相对于数据集摘要的胜率,并通过绘制胜率图和KL散度图来对过度优化现象进行可视化,实验结果如下图所示。评估实验在1B,2.8B,和6.9B三种模型规模上进行,每次对模型训练1个epoch,并在epoch内记录4个均匀分布的中间检查点,从上图...

启明周报 | 启明创投投资企业融资及动态速递 Vol. 41, 2024

日前,北京大学心血管研究所郭宇轩团队与启明创投投资企业开展合作,通过引入衍因智研云平台,帮助团队高效地完成从载体设计、分子克隆、序列比对到电子实验记录的全过程管理。这提高了团队成员之间的协作效率,实现了宝贵科研数据的分类留存。郭宇轩教授表示,衍因智研云产品为团队的科研工作带来了显著变化,特别是在质粒构建、...

多少科研人饱受失眠之苦,就为了等“p值”小于5%这一结果?

例如,2013年一项针对1.9万多名参与者的研究表明,与面对面认识的人相比,在网上认识配偶的人报告的婚姻满意度往往更高,其p值很小,仅为0.001(www.e993.com)2024年11月3日。这听起来像是一个令人印象深刻的、非常热门的结果,直到你看到观察到的差异非常小:在这个7分制框架下,平均“幸福得分”为5.64对5.48,相对提升不到3%。

Anthropic CEO万字长文:AI终将成为“爱的机器”-虎嗅网

它没有物理实体(除了存在于计算机屏幕上),但它可以通过计算机控制现有的物理工具、机器人或实验室设备;理论上它甚至可以为自己设计机器人或设备使用。用于训练模型的资源可以重新用于运行数百万个实例(这与~2027年左右的预计集群规模相匹配),并且该模型可以以大约人类速度的10-100倍吸收信息和生成行动5[6]。然而,它...

理论物理的“唯美”与“求真”

因此,判断一个基于“还原论”的物理理论的“好坏”,并不能仅仅依据是否能被即时验证。基于“演生论”的凝聚态物理等学科,较为贴近日常生活,大多采用相对经济、短时间内可实现的桌面实验系统进行验证。因此,就整个物理学而言,理论能否“马上被证实”在短时间内不应当被当作理论工作好坏的判断标准。

小模型性能饱和、表现不佳,根源是因为Softmax?

给定C个观察到的5-gram,本文考虑矩阵W∈R^(C×V),其中每行是给定4个token上可能token的概率分布,并计算它们的奇异值分布,如Terashimaetal.(2003)所述。图7报告了W-error,根据Eckart-Young-Mirsky定理预测的秩为d的矩阵W的最小近似误差(见引理5.2),并将其归一化为...

翡翠密度3.15是真的吗-翡翠密度3.26是真的吗

从理论上讲,翡翠的密度通常介于2.90至3.35之间,因此,翡翠密度3.27是完全可能存在的。然而,在实际操作中,用水测翡翠密度可能存在一定误差。首先,翡翠的外部含有其它杂质或内部包裹物,这些因素可能会影响结果的准确性。其次,使用不当的测量方法或设备也可能导致结果的不准确。因此,在评估翡翠的密度时,应综合考虑多个因素...