PID控制算法精华和参数整定三大招

比例(P)、积分(I)、微分(D)控制算法各有作用■比例:反应系统的基本(当前)偏差e(t),系数大,可以加快调节,减小误差,但过大的比例使系统稳定性下降,甚至造成系统不稳定;■积分:反应系统的累计偏差,使系统消除稳态误差,提高无差度,因为有误差,积分调节就进行,直至无误差;■微分:反映系统偏差信号的变化率...

R-AIF: 超越DreamerV3最强强化学习世界模型|算法|智能体|大模型|...

代理性能报告为以下统计数据的平均值和标准差:1)平均累积奖励(ACR),2)相对稳定性(R-S)(在[57]中提出,用于描述机器人控制器的收敛能力质量),和3)(任务)成功率(SR)。这些统计数据是从最后100个记录的代理训练剧集中计算出来的,为我们提供了对其在线学习性能的估计。我们还使用SAC[28](用于robosuite)和PPO[7...

诺贝尔化学奖也花落AI领域!刚刚,AlphaFold开发者等人获奖 | 深度...

一些科学家们开始利用AI技术开发深度学习算法,在基因组学数据的基础上对蛋白质结构进行预测。在此基础上,AlphaFold诞生了。图片来源:123RF2018年12月,DeepMind宣布推出全新的AlphaFold系统,能够预测并生成蛋白质的3D结构。在当年的国际蛋白质结构预测竞赛(CASP)上,初次登场的AlphaFold就成为了最大的黑马,以绝对的优势...

超万字实录详解如何打造“好用”的自动驾驶智能芯片算法工具链

这是可视化的效果,但计算机二进制数值的表示是数据的分布效果。比如更常用、更容易理解的是在计算机屏幕上大家今天看的直播活动,看到了很多画面,画面每一页代表了各式各样不同的信息。整体来说,它在计算层面上就是各种RGB数值的组合,这就是数值的分布带来的效果。数值分布会留下了一些可压缩的空间,这一页左下角...

使用PPO算法进行RLHF的N步实现细节

在PyTorchAdam优化器在处理RLHF时的数值问题中,我们强调了TensorFlow和PyTorch之间Adam的一个非常有趣的实现区别,其导致了模型训练中的激进更新。接下来,我们检查了在奖励标签由gpt2-large生成的情况下,训练不同基础模型(例如gpt2-xl,falcon-1b)的效果。

中国力学学会2024年4月重要学术会议信息一览

1.物理、力学、材料及相关工程领域的多尺度机理、模型、算法与标志性案例2.多尺度理论、建模与计算方法点击查看会议通知08第七届多体动力学青年学者学术会议时间:4月19-22日地点:济南主题:1.多体动力学建模与计算方法2.多体系统的稳定性、控制与优化...

大模型扫盲系列——大模型实用技术介绍(上)

7B的意思是模型参数的数量为70亿,这个数据包含嵌入层(Embedding)的参数,模型网络结构中的权重(weight)和偏差(bias)的总和,从官方发布的报告(httpsstorage.googleapis/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf)来看,所有参数总和应该是85亿(Table2中嵌入层参数+非嵌入层参数),这里的7b命名可能也是考虑到与差不...

万字长文解构中国如何复刻 Sora:模型架构、参数规模、数据规模...

一般而言,一个多模态处理数据系统大概分为三大模块或步骤:1.Tokenizer/Encoder(分词或编码器):通过在空间和时间维度上压缩视频数据来获得隐含表示(LatentRepresentation),然后切块(Patchify),即把隐含表示单元化为“时空切片”(SpacetimePatches)。这里的Patch就是大家常说的Token,数据处理的原子性单位。注意...

从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)

1)计算图是一种图形化表示方式,用于描述计算过程中数据的流动和操作的依赖关系。在深度学习中,神经网络的前向传播和反向传播过程可以通过计算图来表示。2)自动微分是一种计算导数的技术,用于计算函数的导数或梯度。在深度学习中,反向传播算法就是一种自动微分的方法,用于计算神经网络中每个参数对于损失函数的梯度。

5年资深用户暴力实测:徕芬、飞利浦、欧乐B、罗曼电动牙刷

更主要的是,添加了PID算法,有了AI技术的加持,徕芬的牙刷在运行过程中一旦识别到动能损耗后就能立刻补偿,从而保持动能稳定输出,在强扭矩的基础上也更进一步保证了动力稳定不衰减,清洁效果始终高效。(3)清洁效果实测技术原理讲完了,能不能打赢还是要看实际刷牙效果,这里我们邀请了四位志愿者来入口体验,刷牙前在每个...