扩散模型概述:应用、引导生成、统计率和优化

奖励最大化规划本质上是寻找黑箱优化问题argmaxτV(τ)的解决方案。在这种情况下,我们禁止与目标函数V交互,超出给定的数据集[125]。早期的工作使用GANs进行最优解生成[126],但受到训练不稳定和模式崩溃问题的困扰。最近,[127]实证地展示了使用条件扩散模型生成高质量解决方案的优越性能。这个想法是将黑箱优化问题...

进我的收藏夹吃灰吧:大模型加速超全指南来了

>>>fori,yinenumerate(logits.argmax(-1)):...print(f"{tokenizer.decode(tokens[:i+1])!r}->{tokenizer.decode(y)!r}")'A'->'.''AB'->'C''ABC'->'D'在训练过程中,这种行为是可取的——这意味着更多的信息正在流入Transformer,因为许多token都被...

【机器学习】贝叶斯超参数优化原理、代码实现

max_acq_index=np.argmax(acq_values)max_acq_value=acq_values[max_acq_index]ifmax_acq_value>best_acq_value:best_acq_value=max_acq_valuex_next=x_random_points[max_acq_index]print(f"Iteration{i+1}:nextsampleis{x_next},acquisitionvalueis{best_acq_va...

50个常用的 Numpy 函数详解

argmax返回数组中Max元素的索引。它可以用于多类图像分类问题中获得高概率预测标签的指标。numpy.argmax(a,axis=None,out=None,*,keepdims=)arr=np.array([[0.12,0.64,0.19,0.05]])np.argmax(arr)1argmin将返回数组中min元素的索引。numpy.argmin(a,axis=None,out=None,*,keepdims=...

深度学习领域最常用的10个激活函数,一文详解数学原理及优缺点

Softmax与正常的max函数不同:max函数仅输出最大值,但Softmax确保较小的值具有较小的概率,并且不会直接丢弃。我们可以认为它是argmax函数的概率版本或「soft」版本。Softmax函数的分母结合了原始输出值的所有因子,这意味着Softmax函数获得的各种概率彼此相关。

AlphaGo原来是这样运行的,一文详解多智能体强化学习的基础和应用

minimaxQ-learning算法用于两个智能体之间是完全竞争关系的零和随机博弈(www.e993.com)2024年11月2日。首先是最优值函数的定义:对于智能体i,它需要考虑在其他智能体(i-)采取的动作(a-)令自己(i)回报最差(min)的情况下,能够获得的最大(max)期望回报。该回报可以表示为:在式子中,V和Q省略了智能体i的下标,是因为在零和博弈中...

学术分享丨基于值函数优化的强化学习算法

在值迭代或者策略迭代的过程中,我们实际上可以通过蒙特卡洛方法对当前策略下的转移模型进行采样,从而近似计算值函数的值。在每一轮随机探索中,我们从某一随机的初始状态出发,不断使用当前的状态-动作值函数进行贪婪决策at=argmaxaQ(st,a),直到决策序列终结(到达终结状态)。

高能技巧!60行NumPy 代码 从头实现一个 GPT

softmax是单调,所以对于贪婪采样来说,np.argmax(logits)等同于np.argmax(softmax(logits)),使得softmax成为多余。softmax是不可逆,这意味着我们总是可以通过应用softmax从逻辑到概率,但我们不能从概率回到逻辑,所以为了获得最大的灵活性,我们输出逻辑数值稳定(例如,为了计算交叉熵损失,与log_softmax...

200 道经典机器学习面试题总结|权值|算法|范数|贝叶斯_手机网易网

判别方法:由数据直接学习决策函数Y=f(X),或者由条件分布概率P(Y|X)作为预测模型,即判别模型。生成方法:由数据学习联合概率密度分布函数P(X,Y),然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型,即生成模型。由生成模型可以得到判别模型,但由判别模型得不到生成模型。

中金固收 | 可转债:走势切割与Python实践

returnInterval(max((intvA.lower_bound,intvB.lower_bound)),max((intvA.upper_bound,intvB.upper_bound)))elifdirection=="down":returnInterval(min((intvA.lower_bound,intvB.lower_bound)),min((intvA.upper_bound,intvB.upper_bound)))...