融合RL与LLM思想,探寻世界模型以迈向AGI/ASI的第一性原理反思和...
在监督信息与lossfunction上,网络的权重θi会采用上面MCTS所得到的记录信息进行训练,然后∫θ则期望尽量让p去逼近π,v逼近z,则使用先前步骤的信息来作为监督信息以更新网络权重:相应的loss指为最小均方值误差和交叉熵,如下:通过上述内容简单回顾了一下AlphaZero的RL训练思想与过程后,可以尝试在其中提炼出一些关键...
马斯克月减20斤的“躺瘦猛药”,被各路资本盯上
科技大佬们向来喜欢为了健康折腾自己,特殊的饮食、严苛的健身训练、禁食计划、甚至是换血都说干就干,而这一次马斯克则是走了一个捷径,靠着有“神药”之称的减肥药Wegovy在一个月内成功瘦身“去油”,他一个月瘦了快20斤的战绩让全网很快开始对这款药物产生了兴趣。马斯克自曝用了Wegovy*文中所有药物信息来源于...
旷视研究院提出Circle Loss,统一优化视角,革新深度特征学习范式
在人脸上,采用分类模式,CircleLoss超过了该领域先前的最好方法(如AM-Softmax,ArcFace);在细粒度检索中,采用样本对学习方式,CircleLoss又媲美了该领域先前的最高方法(如Multi-Simi)。值得一提的是,以往这两种范式下的损失函数形式通常大相径庭,而CircleLoss则使用完全一样的公式获得了上述表现,且每个...
旷视科技Face++提出RepLoss,优化解决密集遮挡问题 | CVPR 2018
旷视科技Face++从技术底层的层面提出一种全新的人群检测定位模型RepulsionLoss(RepLoss),在相当程度上优化解决了这一难题。底层技术创新的适用范围异常广泛,这意味着绝大多数与人群检测相关的产品应用皆可实现不同程度的提升,从根本上推动安防监控、自动驾驶、无人零售、智慧城市的落地和发展。此外,人群定位技术Rep...
CVPR 2020 Oral | 旷视研究院提出Circle Loss,统一优化视角,革新...
W.Liu,Y.Wen,Z.Yu,andM.Yang.Large-marginsoftmaxlossforconvolutionalneuralnetworks.InICML,2016.F.Schroff,D.Kalenichenko,andJ.Philbin.Facenet:Aunifiedembeddingforfacerecognitionandclustering.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionand...
单个4090可推理,2000亿稀疏大模型「天工MoE」开源
由于firststage的Embedding计算和laststage的Loss计算,以及PipelineBuffer的存在,流水并行下均匀切分Layer时的各stage计算负载和显存负载均有较明显的不均衡情况(www.e993.com)2024年9月7日。Skywork-MoE团队提出了非均匀的流水并行切分和重计算Layer分配方式,使得总体的计算/显存负载更均衡,约有10%左右的端到端...
ECCV | 谷歌提出Data-free NAS,网络搜索仅需一个预训练模型
1.1Lossfunction最基础的数据生成方式通过输入一张全是白噪声的图片到预训练网络中,通过计算输出的logits和目标标签的损失函数来计算导数,更新图片,并且添加正则化约束。但这种方式生成的图片容易模式近似,多样性不足以支撑NAS。1.2recursivelabelcalibration...
360数科OCR国际技术竞赛冠军,商超小票文本行识别如何做到最佳?
此外,我们还在语言纠错模型、loss和训练策略的选择上进行了一些方案的探索,给最终模型效果带来了一定的提升。2.1CRNN模型简介图2:CRNN架构图。对于文本识别模型,我们参照CRNN将模型的主体分为了两个部分,分别为对图像数据进行特征编码的Encoder(对应上图中的CNN层)和对文本序列进行解码的Decoder...
CVPR 2022 | 应对噪声标签,西安大略大学、字节跳动等提出对比正则...
[1]Ghosh,A.,Kumar,H.,andSastry,P.S.Robustlossfunctionsunderlabelnoisefordeepneuralnetworks.InProceedingsoftheAAAIconferenceonartificialintelligence,volume31,2017.[2]Zhang,Z.andSabuncu,M.R.Generalizedcrossentropylossfortrainingdeepneural...
教会你使用AI绘画利器Stable Diffusion_腾讯新闻
X/Y/Z图表:针对特定prompt,对比不同纬度的参数取不同值时的效果。如下例中,我们选用prompt为“girlholdingagun”,然后对比三个模型以及10,20,30三个不同采样步数的效果:controlnetm2m:这个是一个视频处理功能,本质上是把用户上传的视频切帧,并分别进行image2image,最后捏成一整个新的视频。由...