C#带领你轻松入门深度学习之线性代数

A、B之间的距离称为向量的模,使用||或||或||表示。平面中的向量,其距离公式是:其实原理也很简单,根据勾股定理,AB的平方等于两个直角边长平方之和,所以:去平方就是:如下图所示,其两点间的距离:使用C#计算向量的模,结果如下varA=torch.from_array(new[]{1.0,1.0});varB=...

一文读懂剪枝(Pruner):大模型也需要“减减肥”?

③训练完成后,将B矩阵与A矩阵相乘再与矩阵W相加,作为微调后的模型参数。图4LoRA基本步骤根据表3的实验结果,剪枝20%后,模型的性能为原模型的89.8%,经过LoRA微调后,性能可提升至原模型的94.97%。在大多数数据集上,剪枝后的5.4BLLaMA甚至优于ChatGLM-6B,所以如果需要一个具有定...

全澜脑科学专题丨神经细胞外的电流与电场的起源——关于EEG、ECoG...

b|电压轨迹的测量左侧面板展示了三个等距位置测得的电压轨迹,相对于理想无穷大(参考)位置测量。上方面板中的中间轨迹来自于最靠近胞体的电极。由活跃偶极子引起的电压贡献在介质中随距离的平方倒数衰减(与图2a比较)。右侧面板中,电流源密度(CSD)的轨迹是从电压轨迹计算得出。尽管偶极子引起的电压可以在远离源...

智源发布三款BGE新模型,再次刷新向量检索最佳水平

针对上述问题,智源研究院发布三款全新模型:英文向量模型BGE-EN-ICL,多语言向量模型BGE-Multilingual-Gemma2,多语言重排序模型BGE-Reranker-v2.5-Gemma2-Lightweight。这些模型进一步刷新了MTEB、BEIR、MIRACL、AIR-Bench等主要评测基准的最佳水平,同时借助情境学习(in-contextlearning)获得了出色的自适应能力,这为向量...

为大脑中不同可塑机制提供规范性解释,突触可塑性模型的统一理论

等式1-a的学习规则可以解释为具有非线性Hebbian形式的长时程增强(LTP)的活动依赖性突触可塑性模型[17]。等式1-b确保权重向量的归一化,并且与权重衰减[32]相关。归一化是权重向量稳定化的严格形式。较弱的稳定化形式可以通过动态机制来实现,例如异突触抑制[27]。

【产业互联网周报】零一万物发布图向量数据库,Zilliz与零一万物...

向量数据库一夜易主?Zilliz与零一万物开战3月11日,零一万物宣布推出基于全导航图的新型向量数据库「笛卡尔(Descartes)」,已包揽权威榜单ANN-Benchmarks6项数据集评测第一名(www.e993.com)2024年11月17日。随后,一众媒体发稿称,笛卡尔的出现,让向量数据库排行榜的头号交椅“再次易主”,并且在部分数据集上,还拉大了跟其他向量数据库之间的差距:...

深度学习揭秘系列之一:基于量价与基本面结合的深度学习选股策略

神经元是组成神经网络的基本单元。若一个神经元的输入为D个特征,以x=[x_1;x_2;??;x_D]∈R^D表示输入向量,w=[w_1;w_2;??;w_D]∈R^D表示权重向量,b∈R表示偏置,定义神经元的净输入z:净输入z经过激活函数f后得到神经元的输出,也称为神经元的活性值:a=f(z)。

FEM 一种考虑互惠与竞争的可解释职位推荐的双边异构图模型

其中c是元路径水平的注意力向量,VΦ表示元路径Φ下的结点,W和b分别表示权重矩阵和偏置向量。通过使用学习到的注意力权重γΦ作为系数,可以整合结点表示以获得结点路径级别的表示学习结果,如公式(5)所示,其中p表示元路径的数量。得到的最新表示E作为下一层的输入向量。

基于GA-BP模型的短时交通流预测算法研究与实现

Shen等人[7]提出了一种基于混沌优化的向量相关性回归模型的多路口交通流预测体系,采用均方误差和百分比误差评估指标说明了其方法具有较好的精度能力。凌智[8]通过分析高速路车流量数据特点,对BP神经网络预测模型的激励函数进行了改进,确定了预测模型中各参数的初始值的方法,提高了预测结果的精度。Jiang[9]建立了一种...

AI 一天,人间一年:我与 AI 的 2023|甲子光年

我对2024年的预测有三个:基座模型的智能见顶,GPT-5没有让人惊艳,大概率是失望;B端场景:多模型、RAG(RetrievalAugmentedGeneration)、类Agent/GPTs协作带来真正的业务落地;AI生成视频取得更大进展,出现多模态相关的C端Killer应用。