梦幻西游:超级三昧真火的公式分析,可准确推算出伤害数据
于是初步得出了公式:1.5*[(等级*等级/100)[去尾取整]+(等级*2.25)[去尾取整]+(伤害/10)[去尾取整]+法伤法防差+50][去尾取整]。由此可见,样本1-10中的误差为0,但继续往下,样本11、12、13开始出现不规则的误差,尽管误差很小,但说明公式中还是有纰漏的。通过微调数据,发现将样本中的“法伤法防差“微...
垂域大模型数据配比cookbook:D-CPT Law
D-CPT场景下的ScalingLaw公式为:其中N表示模型参数量,D表示模型训练语料量,r表示数据混合比例,其余参数都是拟合参数,拟合算法是L-BFGS。这个公式能满足以下四个要求:适应性:混合比例的有效取值范围是0到1,D-CPTLaw在这个区间内均有有效值。显性趋势:观察不同模型参数量、不同训练语料量以及不同...
扩散模型也能搞定社交信息推荐,港大数据智能实验室提出RecDiff
在潜在空间而非直接在图数据空间中,通过正向与反向的扩散步骤,实现社交信息的高效和精准扩散。如上图所示,该隐空间社交扩散过程可通过以下公式进行精炼表达:正向和反向扩散扩散损失函数推断过程预测和优化利用隐空间社交扩散模块,研究者将去噪后的社交关系与编码后的交互范式结合起来,以获得预测的最终嵌入。具体...
Alex Graves新作贝叶斯流网络,解决离散数据生成问题,满论文都是...
输入分布和Sender分布:给定D维数据的参数,则输入分布公式如下:为因式输入分布,经过一系列变换后,得到Sender分布公式:输出分布数据传输过程中,输入参数θ与过程时间t一起作为输入传递给神经网络Ψ,然后网络输出一个向量,得到输出分布:与输入分布不同,输出分布可以利用上下文信息,例如图像中的周围...
数据更多更好还是质量更高更好?这项研究能帮你做出选择
最后,可以在(3)式中使用上述定理中的b_eff,就能估计出在数据池组合上进行训练时的损失。针对各种数据效用池拟合扩展曲线该团队用实验探究了新提出的扩展律。图4给出了拟合后的各种数据效用池的扩展曲线,其使用的数据效用指标是T-MARS分数。
(万字干货)如何训练优化“AI神经网络”模型?
比如,我们想要知道一家度假村的游客人数和气温之间有什么关系,我们需要知道过去的数据,根据历史数据找到和数据最拟合的公式,假设这个公式可视化为一条折线图,可以直观表示两个数据之间的关系(www.e993.com)2024年8月5日。得出预测线后,我们就可以据此来预测未来日子里,不同气温下会有多少游客量,帮助预测明年在不同季节时,提前准备承载游客量的应...
Origin科学绘图最新版下载 Origin科学绘图下载安装
1、首先打开origin,导入你要处理的数据后,点击界面左下方的作图工具,做一个简单的点图。2、之后是公式的建立。我们要根据点图进行公式基本结构的一个推算。如果你对自己的数据最后能够拟合出来的形式不太明确,也可以结合excel进行。在tools项目中找到fittingfuctionsbuilder,点击。进入公式设计界面。
下调美债配置评级至标配丨国君热点研究
国泰君安主动配置王大霁团队,4月16日发布《三维度刻画十年期美债隐含通胀预期》,从大宗商品、库存周期以及实际通胀三个维度构建宏观因子以拟合美债隐含通胀预期,基于主动观点以及量化最优解构建的隐含通胀预期评分指标与美国10YTIPS隐含预期通胀的相关系数高达0.72。基准情形下,预计2024年末隐含通胀预期或将上行至2.42%,...
人大高瓴教授为Sora吵起来了
随着时间的演化,人类对物理世界的理解也在加深,一些物理定律随着观察的增多而失效,不能要求Sora一出来就懂物理学公式。三、议题二:纯数据驱动路线能不能实现通用人工智能?第二个议题围绕“纯数据驱动路线能不能实现通用人工智能?”,以下是核心观点:反方许洪腾:我理解的通用人工智能就是类人的人工智能,希望AI跟人...
人大Sora 思辩:Sora 到底懂不懂物理世界?
物理学家基本上也采用这样的范式。他们先反直觉地发明一些公式,同时会加进来一些参数,接着在理想化的假设条件下做了一些实验的数据,干预了这个世界,然后得到一些数据,就可以去算公式有多大的损失,接着又进行了一个非常充分的、聪明的思考,从而优化这个模型。