NeurIPS 2024 | 标签噪声下图神经网络有了首个综合基准库,还开源

对此现象的解释是:稀疏图上的未标记节点在其邻域中通常只有有限数量的标注节点可用于监督,所以这些未标注节点的预测结果在很大程度上依赖于其邻域中有限的标注节点,如果这些节点被错误标注,则很容易导致未标注节点表示的错误学习。相比之下,对于密集图,未标注节点的邻域包含许多可以作为参考的标注节点。因此,分类器模型...

突发!OpenAI首席科学家Ilya官宣离职,GPT-4负责人接任

随着GPT-4以及后续一系列更强大的大语言模型的更新,以IlyaSutskever为代表的一部分OpenAI成员越来越担忧AI的可控性问题。在OpenAI沸沸扬扬的「宫斗」事件之前,Ilya曾接受过MIT科技评论记者的采访。他表示,自己的工作重点不再是制造下一代GPT或图像制造机DALL-E,而是研究如何阻止人工超级智能(...

碎片挑战:常见数学小问题集锦(2)

第二部分已是3倍密度函数f(x)在全直线积分,当然为3(2)用平方关系来算我常常开玩笑把平方关系E(X2)=μ2+σ2称为“概率勾股定理”。D(X2)=E(X四次方)-(E(X2))2=3-1=2怎么样,有点意思吧。??如果你作了一个假设,你就建立了逻辑推理的一个基本点。如果你还要作第二个假设,那得小心思考...

苹果、俄勒冈州立提出AutoFocusFormer:摆脱传统栅格,采用自适应下...

AFF的自适应下采样模块分为三步:1.计算重要性分数,2.根据重要性选择合并中心(mergingcenter),3.合并邻域(neighborhoodmerging)。最后一步如下图所示。第一步中,模型将每个token的特征矢量(featurevector)输入一个全连接层,再经过sigmoid函数,得到一个处于0到1之间的重要性分数。然后,拥有最...

全方位分析大模型参数高效微调,清华研究登Nature子刊

因为对深度学习中的大部分应用,目标函数通常有很多局部极小值点,所以当初值接近一个局部极小值点时,仅仅个别搜索方向是重要的,或者目标函数在此邻域能被更简单的函数近似表示。因此这两种优化思路都有望取得较好效果,并且对低维的参数进行优化通常也更为有效和稳定。

【科普】智能遥感:AI 赋能遥感技术

1.3.2多要素信息并行提取多要素信息并行提取方法的研究,主要集中于探索如何在一个统一模型中实现多类遥感地物要素目标的类别、位置等属性信息的高精度获取(www.e993.com)2024年11月12日。如前所述,针对这种典型的“多输入多输出”场景,现有方法重点针对多模态输入数据的特征表示和多任务输出特征的共享融合两方面问题开展研究。特征共享研究...

揭秘大模型背后的机理,清华49页长文全方位分析参数高效微调方案

因为对深度学习中的大部分应用,目标函数通常有很多局部极小值点,所以当初值接近一个局部极小值点时,仅仅个别搜索方向是重要的,或者目标函数在此邻域能被更简单的函数近似表示。因此这两种优化思路都有望取得较好效果,并且对低维的参数进行优化通常也更为有效和稳定。

如何摆脱信息茧房?

去邻域算法就是把“1”推荐给“3”，假设不做去中心化折中结果就是上述你看到场景，基于自己搜索习惯、爱好、距离做折中推荐。对于人工干预比较容易理解，例如基于某类标签做手动推送，如：性别类型、兴趣爱好、话题、KOL量级等。高维一点会融会贯通几项不同的数据综合考量。这种方式常见在中小型（百万级用户量）以上...

时空及单细胞组学数据分析 | 时空简讯48期

②Sprod利用微珠/点(beads/spots)的空间位置来确定微珠/点的邻域以借用相同类型和/或相似表达谱的细胞的信息,然后通过捕获学习的相似度图在流形(manifold)上的局部信息来生成去噪基因表达结果。③Sprod可以在多种参数组合中很好地去除SRT数据中的噪声,并通过Visium卵巢癌数据集和人类淋巴结数据集,以及Slide-Seq小鼠...

外尔的哲学思想与其数学物理研究之间的关系(重磅长文)

面对前一个困难,特别是爱因斯坦的有力反驳,外尔的反应是强调他的统一场论在数学上的合理性,这就促使他去询问所谓度量的本性(dieNaturderMetrik)或空间的本质(dasWesendesRaumes)这个问题,而这个问题又进一步引导他去研究李群的不变量和表示理论。对于第二个困难,所谓物质问题,外尔在前量子力学时代采用了一...