可解释性终极追问,什么才是第一性解释?20篇CCF-A+ICLR论文给你答案
如果中的任何输入变量被遮挡,则该数值效用将从神经网络的输出中移除。类似地,等效或交互表示神经网络所建模的内输入变量之间的“或关系”。例如,给定一个输入句子,只要中的任意一个词出现,就会推动神经网络的输出负面情感分类。神经网络所建模的等效交互满足“理想概念”的三条公理性准则,即无限拟合性、稀...
洪灝:三四季度交替时,可能看到一波非常好的行情
现在经济的工业增加值3.5,通胀可能是0到-1,因此实际增长大概就是4.5到5,很简单。所以在这个经济背景下,我们投整体的上市公司盈利的增长,大概也就是一个单位数,可能略超过6,高单位数的增长。因此在这个经济增长下,我投一个7%到8%的分红的公司,那可不就是白捡吗?因为你的回报高于你整体经济增长大概两个点。
血清(浆)类固醇激素液相色谱-串联质谱检测质量保证专家共识发布
如果校准曲线数据方差不同质(不同浓度点差异不同),推荐使用1/x或1/x2权重回归分析以使低浓度校准点的偏倚在可接受范围。实验室应通过观察每个校准浓度点的相对偏差或总相对偏差选择合适的权重分析方法。血清(浆)类固醇激素LC-MS/MS测量程序性能验证应明确校准曲线可接受标准:使用校准曲线计算出的校准品浓度与...
自动驾驶理论新突破登Nature子刊!清华、密歇根联合提出三条技术...
理论上分析,稀疏度灾难是指深度学习的梯度方差随着安全攸关事件的稀疏度增加而指数增加,导致深度学习所需数据和计算量相应指数增加。深度学习的关键在于获得神经网络的最优参数,梯度下降方法在每个训练步使用一批数据来估计损失函数的梯度,然而随着安全攸关事件稀疏度的增加,梯度估计的方差可能会呈指数增长,导致稀疏度灾难。
如何用数学思维,理解商业世界的底层逻辑
3.指数和幂4.方差与标准差5.概率与统计6.博弈论希望这些数学知识,能为你带来洞察之眼、深思之心,让你看透商业的本质,在商业世界里走得更远,飞得更高。但是,我知道,我理解,我都懂。数学,可能也伤害过你。但请相信我,作为数学专业的毕业生,我可以很负责任地说,数学一点都不难。
不是大模型全局微调不起,只是LoRA更有性价比,教程已经准备好了
答案是否定的,当我将数据量为50k的Alpaca示例指令微调数据集的迭代次数增加一倍,模型的性能下降了(www.e993.com)2024年8月6日。因此,我得出的结论是,多轮迭代可能不利于指令微调。我在1k的示例LIMA指令微调集中也观察到了同样的状况。模型性能的下降可能是由过拟合造成的,具体原因仍需进一步探索。
??六西格玛虽然很难,但看完这篇“吹吹牛”足够了!
3、工具6σ框架下,几乎包括了所有的统计和质量管理方法,它本身并没有独创出什么新的工具或方法,强调工具的应用是6sigma的特色,但是工具并不是包治百病的灵丹妙药,6σ管理法中强调的是基于事实,基于数据的分析和改进,工具只对这些工作提供辅助作用。
在多种黏膜组织中,非黏膜免疫措施也能协助建立免疫屏障?NPJ...
**p<0.01;***p<0.001;统计分析采用学生t检验或双因素方差分析及西达克多重比较检验。每个实验n=2或3,结合两个独立的实验。曲线图代表了每个器官的平均值+S.E.M.4.dmLT诱导同型转换型OVA特异性B细胞向多种黏膜组织的非循环迁移研究团队观察到,肠道归巢表型与B细胞的激活相关,与dmLT佐剂无关。CPG是...
全网最全的算法模型总结,一直被模仿,从未被超越…
①自变量之间的协方差比较小,最好趋近于0,自变量间的相关性小;②样本点的个数n>3k+1,k为自变量的个数;③因变量要符合正态分布4、马尔科夫预测(备用)要求1、一个序列之间没有信息的传递,前后没联系,数据与数据之间随机性强,相互不影响;(今天的温度与昨天、后台没有直接联系)...
因子溢价与因子择时:一个世纪的数据验证
3.2.3.利差因子我们将利差定义为假设市场条件不变的情况下,资产的预期收益率。对于股票指数,以期货近月合约对现货的贴水来衡量,因为这一数据1990年前不可得,我们采用超额股息收益率来衡量1990年前的数据;对于货币,利差等于两国短期利率差;对于国债,等于10年期收益率减去3月期利率;对于大宗商品,以假设期货曲线没...