CVPR 2024 | 基于MoE的通用图像融合模型,添加2.8%参数完成多项任务
然后,考虑到特征表示应该包含源相关的偏置(如可见或红外图像),我们为每个源引入输入无关的可学习参数,即源编码s。特征在经过提示修饰和源偏置,我们得到细化的源特征,然后经过融合层F获得融合特征,过程如下:最终,我们通过任务定制的提示获得了一个融合特征。为了鼓励模型逐步地提取重要信息,我们对输出到下一个...
在一个态势感知复杂网络系统中,存在着态、势、感、知四种损失函数...
具体步骤包括:1、前向传播是将输入数据通过神经网络进行计算,得到输出结果;2、计算损失函数是将网络输出与实际标签进行比较,计算损失函数的值;3、反向传播是从损失函数开始,利用链式法则计算每个参数对损失函数的梯度;4、参数更新就是利用梯度下降等优化算法,根据梯度的方向和大小更新网络参数。这个过程不断迭代,直到达到...
复杂社会系统的涌现现象——以大数据分析结构与行动共同演化
“精英俱乐部型小世界网络”的特征可以用一些网络和行为指标加以衡量,节点属性中的度、k-shell、中介性以及投资次数这四项指标中精英和跟随者间的比值可说明双方力量的差距;精英俱乐部的网络密度和E-I指标显示了头部VC抱团的紧密程度;各精英圈子的平均网络密度以及E-I指标显示出精英圈子内抱团的紧密程度(Wasserman&Fa...
复旦大学余宏杰团队2023年在新冠、流感等传染病领域研究成果系统...
基于上海市500万联通用户的手机信令数据和上海市OmicronBA.2暴发期间报告的新冠疫情数据,利用复杂网络技术,在1km*1km网格尺度上,揭示了新冠疫情期间人群移动模式的动态变化规律、社区结构的网络特征演化,及其对新冠时空传播的影响。研究结果有助于设计城市内的空间靶向干预措施,为呼吸道传染病的精准防控提供重要参考。基...
WWW 2023 Spotlight | HyperIMBA:层次不均衡感知的双曲几何图学习...
双曲空间通常指具有负曲率常数的流形,用于对复杂网络建模。在双曲几何中,五种常见的等距模型被用来描述双曲空间。本章工作使用庞加莱圆盘模型来揭示图的基本层次结构。定义1(庞加莱圆盘模型)庞加莱圆盘(PoincaréDisk)模型是一种节点位于单位圆盘内部的二维双曲几何模型,其具有标准负曲率的维模型的推广是庞加...
生成式人工智能将为物流供应链带来哪些变化?
产生模型学习输入数据的模式和结构,然后产生与训练数据相似但具有一定程度新颖性的新内容,而不仅仅是分类或预测数据(www.e993.com)2024年9月17日。用于处理生成式人工智能的最突出框架包括生成对抗网络和基于转换器的生成式预训练模型。Gartner在6中给出了生成人工智能的定义:从模型中人工制品的表示中学习并生成具有类似特征的新人工制品的...
学术交流 | 断层参数反演的动态惯性因子的粒子群算法
针对目前在断层参数反演中所用粒子群算法反演精度较低的问题,分析了地震断层参数反演的非线性特点和基本粒子群算法的特征。考虑到基本粒子群算法在处理高度非线性问题时易陷入局部最优解,且求解过程中局部最优解与全局最优解之间会相互影响,通过分段调整影响粒子速度的惯性因子和影响全局最优解与局部最优解的加速...
飞桨推出异构参数服务器架构,异构硬件高效组合,训练速度提升65%以上
在搜索推荐领域中,通常推荐模型的网络并不复杂,但是由于对应的特征空间大,所以通常会使用算力要求不高但是规模非常庞大的Embedding和FC层来将用户及商品的高维稀疏特征向量转化为低维的稠密特征向量,导致这类模型的参数维度可以达到千亿甚至万亿级别,并且还伴随着大规模稀疏的特点。同时各个企业为了模型效果,往往...
百度飞桨推出异构参数服务器架构,异构硬件高效组合
在搜索推荐领域中,通常推荐模型的网络并不复杂,但是由于对应的特征空间大,所以通常会使用算力要求不高但是规模非常庞大的Embedding和FC层来将用户及商品的高维稀疏特征向量转化为低维的稠密特征向量,导致这类模型的参数维度可以达到千亿甚至万亿级别,并且还伴随着大规模稀疏的特点。同时各个企业为了模型效果,往往会使用尽可...
...第6期 钱成:离散制造资源智能化建模与智能制造网络优化配置方法
为了更好的支撑资源间的互操作,体现资源的功能特性,项目分析了对等网中的几种典型数据结构,采用前缀(字典)树表达资源的功能种类、加工性能、生产参数等属性,将这些资源能力动态的组织在树结构中,使分布式资源网络也可以获得某些层级式控制系统中的管理特性,提升资源效率。通过对等制造网中制造资源之间的逻辑距离也需要规...