如何准确计算函数及其应用实例解析

例如,函数(f(x)=2^x)是一个指数函数,其图像在(x)增加时迅速上升。4.对数函数(LogarithmicFunctions)对数函数是指数函数的反函数,其形式为(f(x)=\\log_b(x)),其中(b)是底数。对数函数的增长速度相对较慢。例如,函数(f(x)=\\log_2(x))是一个对数函数。

清华大学最新!2万字长文全面解读多模态生成式AI的前世今生!

多模态生成式AI的两个典型例子是OpenAI的GPT-4V和Sora,它们在学术界和工业界都产生了巨大影响。从功能角度比较,GPT-4V通过生成相关文本使大语言模型能够理解视觉输入,而Sora则作为文本到视频的生成模型,基于文本输入生成视觉信号。换句话说,GPT-4V主要针对多模态理解,而Sora则专注于视觉生成。从概...

CAS-ViT:用于高效移动应用的卷积加法自注意力视觉Transformer

这在处理高分辨率图像时计算开销很大。MobileViTv2中的可分离自注意力(图b):将矩阵特征度量简化为向量,降低了复杂度。SwiftFormer中的swift自注意力(图c):将自注意力的键减少到两个(Q和K),进一步加速推理。论文提出的卷积加法自注意力(图d):定义了一个新的相似度函数,将Q和K的上下文分数相加。具体来说...

《储能科学与技术》推荐|万佳雨等:基于大语言模型RAG架构的电池...

而现今,ChatGPT-4o大语言模型能做到代码、图表、图像、声音等多模态数据的理解和生成,而Sora模型则将大模型的多模态能力扩展到了视频生成领域。这使得大语言模型的应用范畴远不止于文本问答。例如,大语言模型的代码生成能力使得大模型能调用外部函数和库,让大模型能够控制更多资源,解决具有一定难度的研究问题,如化学实...

必知!5大AI生成模型

应用场景:图像生成。文本创作。语音识别等多元化领域。Python示例代码(基于PyTorch实现):Pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim#判别器classDiscriminator(nn.Module):def__init__(self,input_dim):super(Discriminator,self).__init__()...

机器智能为什么会出现机器幻觉?

机器幻觉的实例在实际应用中屡见不鲜(www.e993.com)2024年11月6日。在图像识别领域,研究者发现某些卷积神经网络在识别动物时,可能会将猫识别为狗,反之亦然。这种现象的出现,往往与训练数据的偏差有关。如果训练集中猫和狗的图像比例失衡,模型就可能在识别时产生幻觉。自然语言处理领域同样存在机器幻觉。例如,某些聊天机器人在与用户对话时,可能会...

千万IP创科普丨《基础模型时代的图像分割》研究综述

T2I-DMs作为实例分割数据合成器。DMs在实例分割中通过促进生成具有准确标签的大规模训练数据集发挥了关键作用。MosaicFusion[98]引入了一个无需训练的流程,能够同时通过T2I-DMs生成合成图像,并通过对交叉注意力图的聚合生成相应的掩码。[214]采用了剪切和粘贴的方式进行数据增强,前景对象和背景图像均由DMs生成。Datase...

KAN结合Transformer,真有团队搞出了解决扩展缺陷的KAT

具体来说,对于2D图像,作者首先将其平面化成1D序列,在此基础上应用patch嵌入和位置编码,然后通过一系列KAT层进行传递。对于层,可以执行如下操作:其中,表示层的输出特征序列。如图所示,作者用两层KAN替换两层MLP,同时保持注意力层不变。然而,简单的替换不足以在大模型中实现可扩展性。

“文生图”再升级!学习个性化参照,无限生成多样图片,轻松设计玩具...

给定一组不容易用文本描述,但同时具有一些相似的视觉属性的训练图像(通常为5-20张),可以通过简单地从学习的分布中采样作为输入提示生成多样化的分布内图像。因此,学习到的提示分布可以被视为与训练图像集相对应的描述的分布。对比基线我们与流行的实例级个性化方法进行比较,包括TextualInversion、DreamBooth、Cu...

人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

举个例子,在GPT-3进化到GPT-3.5的过程中,采用在代码上训练的方式给模型“注入”了代码生成能力和思维链复杂推理能力,这两个能力实际上是通过代码训练注入的。因为其代码训练集的规模达到了与文本语料库相近的量级,后几代模型的训练集也都包括相当一部分比例的代码。因此,代码训练可以视为一种偏逻辑的...