结构化表格也成模态!浙大TableGPT2开源,最强表格AI问世

由于NL2SQL等传统工作流程存在局限性,该团队为TableGPT2设计了新的语义编码器。这种新的表格编码器的输入是整张表格。基于此,它可为每一列生成一组紧凑的嵌入。该架构是根据表格数据的独特属性专门设计的,毕竟表格与文本、图像和其它数据类型存在根本性差异。表格的语义来自四个关键维度:单元格、行、列和表...

推理阶段同时从提示数据中学习算子并将其应用于新问题,而无需任何...

我们还采用了一种定制的transformer编码器-解码器架构(46),确保1)示例数量灵活,2)每个条件/QoI函数的键值对数量和选择灵活,3)学习过程对输入键值对的排列不变,4)问题QoI函数的预测不限于预设的输入集合,而是适用于任何输入,5)不同输入的问题QoI函数的预测可以并行执行。我们将在问题设置和方法论中详细讨论。还有...

应用在电位器中的磁性旋转编码器芯片

电位器是具有三个引出端、阻值可按某种变化规律调节的电阻元件。电位器通常由电阻体和可移动的电刷组成。当电刷沿电阻体移动时,在输出端即获得与位移量成一定关系的电阻值或电压。电位器既可作三端元件使用也可作二端元件使用。后者可视作一可变电阻器,由于它在电路中的作用是获得与输入电压(外加电压)成一定关系的...

基础知识之旋转编码器

旋转编码器用在许多需要精确旋转位置及速度的场合,如工业控制、机器人技术、专用镜头、电脑输入装置(如鼠标及轨迹球)等。旋转编码器可分为绝对型(absolute)编码器及增量型(incremental)编码器两种。增量型编码器也称作相对型编码器(relativeencoder),利用检测脉冲的方式来计算转速及位置,可输出有关旋转轴运动的信号,...

OpenAI开源GPT-4 SAE,提供1600万个解释模式

SAE是一种无监督学习算法,属于自编码器家族的一种,主要用来学习输入数据的有效且稀疏的低维表示。在传统的自编码器中,数据被编码成一个潜在的低维表示,然后再解码回原始数据空间,目的是使重构的数据尽可能接近原始输入。而SAE在此基础上添加了一个关键特性,即对隐藏层的激活进行稀疏性约束,这意味着在隐藏层中只...

智能时代的深度学习:基础、算法与应用前景|大模型|语音识别|神经...

自编码器是一种无监督学习算法,主要用于数据降维和特征学习(www.e993.com)2024年11月10日。它通过将输入数据压缩到一个较低维度的表示,然后再重建出原始数据。自编码器在图像去噪和异常检测等任务中表现良好。深度学习的训练过程(TrainingProcessofDeepLearning)深度学习模型的训练过程通常包括数据准备、模型构建、训练和评估四个步骤。

自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...

编码器中生成的向量看作是K(键)、V(值)、Q(查询)这三种类型的表示。在自注意力机制中,每个位置的表示都会被用作K、V、Q三种类型的输入,用于计算与其他位置的注意力权重。这种机制允许模型根据序列中不同位置的表示来动态地计算注意力权重,从而更好地理解序列中不同位置之间的关系。

技术科普 | 汽车电机控制器详解

MCU主要由以下几个模块组成:微控制器(Microcontroller):微控制器的核心功能是控制电压源逆变器(VSI),将电池接收的电能转换为所需的电能形式。它接收驾驶员的油门信号作为主要控制输入,通过调整脉宽调制(PWM)脉冲的占空比来控制速度和扭矩。微控制器中实施的场向量控制(FOC)确保了电机控制的高效性和快速性。

万字采访|唯一反调,图灵奖得主杨立昆反对大语言模型(上)

现在我们不再训练系统去编码图像，然后让它从损坏的版本重建整个图像，而是拿到完整的图像和损坏或变换后的版本，通过两个编码器进行处理，这些编码器通常是相同的，但也可以不同。然后你在这些编码器的基础上训练一个预测器，来预测损坏版本的表示如何转化为完整输入的表示。这就是联合嵌入。因为你同时处理了完整输入...

2B多模态新SOTA,华科、华南理工发布Mini-Monkey,专治“切分增大...

一个训练好的LLM可以根据输入问题有效地选择必要的视觉特征。因此,SCM利用LLM的第一层和第二层来选择视觉Tokens,而不生成任何额外的参数。Mini-Monkey最强2B多模态大模型作者在通用多模态理解和文档理解上测试了他们的方法,实验结果表明,Mini-Monkey在2B参数量的情况下,同时在通用多模态理解和文档理解上取得了最好...