一篇文章系统看懂大模型
无监督的训练方式,可以允许GPT基于大量的无标注数据做训练;但是局限性在于,在因为GPT1的参数规模比较小(参数规模只有1.17亿),所以一旦遇到复杂任务的时候,如果没有经过监督微调,便无法解决,所以需要针对很多复杂任务做很多的微调后才能使用,比较麻烦;
CVPR 2024 | ABNN:将大型预训练模型无缝转换为贝叶斯神经网络...
下表展示了ABNN与其他对比方法在CIFAR-100数据集上的性能对比,可以看出,ABNN在保持高分类准确率的同时,在不确定性指标(如ECE、AUPR、AUC、FPR95)方面也取得了非常出色的表现,与深度集成(DeepEnsembles)相当。在更大规模的ImageNet数据集上,ABNN的性能始终可以超越Laplace和单模型基线,如下表所示。当模型架构...
中国科技期刊卓越行动计划推介:《自动化学报》2024年50卷8期
实验验证了该模型的缺陷控制和缺陷迁移能力,其生成结果能有效扩充训练数据集,提升下游缺陷检测任务的准确率.岳忠牧,张喆,吕武,赵瑞祥,马杰.De-DDPM:可控、可迁移的缺陷图像生成方法.自动化学报,2024,50(8):1539??1549YueZhong-Mu,ZhangZhe,LvWu,ZhaoRui-Xiang,MaJie.De-...
追问daily | 基于主动推理的AI革新框架发布;p-tau217血液测试在...
这一基于物理学的框架,不仅在常用的MNIST基准测试中以90%更少的数据达到了99.8%的准确率,更展示了在效率、适用性和可解释性方面的突破性进展。RGMs基于神经科学和物理学中的“主动推理”框架,该框架描述了生物系统如何基于感官输入持续生成和优化预测。与传统的深度学习、强化学习和生成性AI不同,RGMs通过“无尺度...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
在人工智能系统中模拟认知退化和衰老利用大鼠神经元恢复小鼠嗅觉功能DPABINet:一键式脑网络和图论分析平台,使脑科学研究更简便新的稀疏贝叶斯学习方法显著提高肌肉活动重建的准确性AI使用低成本脑电图设备估算大脑年龄新脑瘤预测模型显著提高胶质瘤生存时间预测准确性...
使用HDC的分子分类
我们的方法的主要目标是在癌细胞检测的背景下提高效率,同时确保与最先进的图学习方法具有相当的准确性(www.e993.com)2024年10月23日。我们的工作适用于各种实时场景,需要在线学习以实现及时执行[12],[36],[37],如评估人类肝脏疾病[38]或神经胶质瘤[39]中的变化细胞;以及用于分子数据的异常检测[40],[41],其中像GNNs或Weisfeiler...
学术交流 | 地图线状要素眼动识别的朴素贝叶斯方法
结果显示,当采用信息熵法,特征数量为m=5时分类准确率最大为78.27%;而采用信息差法,特征数量为m=4时分类准确率达到最大值为77.01%。本文提出的基于朴素贝叶斯的方法在准确率方面优于已有研究方法。此外,由于特征数量的减少,大幅提高了算法的执行效率。本文提出的地图阅读行为眼动识别方法,为未来眼控交互式地图研究...
新冠抗体检测准确率可能仅有50%!为什么?怎么破?| 117疫情观察
那么检测出的阳性率T=0.2??0.9+(1-0.2)*(1-0.95)=0.22=22%这时候检测出有抗体的人才比较接近实际有抗体的人的比例。阳性预测值PPV=0.2*0.9/0.067=81.8%提高抗体检测正确率的方法核酸检测最怕的是假阴性结果。因为核酸检测是用来确诊的手段,这时候也许“宁可错杀一万,不可放走一个”更重要。让所有可...
教程| 通过Python实现马尔科夫链蒙特卡罗方法的入门级应用
在开始使用MCMC之前,我们需要确定一个合适的函数来对睡眠的后验概率分布进行建模。一个简单的方法是直观检查这些数据。对于我的睡眠的时间函数的观察如下图所示。睡眠数据上图中,每个数据点都用点表示,点的强度显示在特定时间的观测数量。我的手表只能记录我入睡的那一分钟,所以为了扩大数据量,我在精确时间的两...
香山科学会议专栏5:面向分子科学的数据智能——(中国科学技术大学...
以NMR化学位移作为顶点特征,键解离能作为边特征,溶剂和催化剂信息作为全局特征,引入到分子图中来表示分子和反应,构建了逆合成规划模型.该模型利用基于分子图的神经网络和蒙特卡罗树搜索开发,使用140万反应数据集进行训练,在反应模板选择方面前50的反应模板准确率达到94%,在催化剂预测方面达到了前10位的准确率达到93%,...