率先突破大规模多类数据损坏问题!中科大离线强化学习新方式入选...
总的来说,该方法将所有类别的数据损坏视为行动价值函数(action-valuefunction)中的不确定性,并使用所有类别的离线数据作为观测值,以估计行动价值函数的后验分布。这显著增强了智能体对所有类别数据损坏的鲁棒性。此外,考虑到受损数据通常会引起更高的不确定性和熵,该方法引入了基于熵的不确定性度量,进而能有效区...
华泰金工 | SAM:提升AI量化模型的泛化性能
用公式表达即:其中代表优化的目标函数,代表模型权重,而则代表权重点附近的一个微小扰动值,为控制该扰动值大小的超参数。而某权重点扰动范围内损失函数最大值的位置其实是已知的。常规优化算法梯度下降时沿着该权重点处损失函数的负梯度方向前进,可使损失函数最速下降。因此,损失函数最大值的位置的方向即损失函数的...
92页的llama 3.1技术报告,我替你们啃下来了
=(短上下文pre-train+长上下文pre-train+退火annealing)+((监督微调SFT+拒绝采样rejectionsampling(合成数据用))+直接偏好优化DPO)+平均化??这样就保证了一次训练基本能达到条件下的模型上限。短上下文pre-train没啥好说的。堆数据训呗。动态cos余弦学习率;线性预热;多个阶段seqlength和batch...
NeurIPS 2024 | 大模型的词表大小,同样适用于Scaling Law
4.3方法3:损失公式的参数拟合这一方法的核心思想是直接预测给定非词表参数、词表参数和训练字符数量的损失,然后通过找到损失相对于词表的最小点来预测最优词表配置。本文设计了一个依赖于词表大小的损失函数:其中,是可学习的参数。通过收集不同非词表参数、词表大小和训练数据量的实验点,并使用这些点来...
钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法
对输入数据的表达形式很敏感。三、逻辑回归LogisticRegression属于判别式模型,有很多正则化模型的方法(L0,L1,L2,etc),而且你不必像在用朴素贝叶斯那样担心你的特征是否相关。与决策树与SVM机相比,你还会得到一个不错的概率解释,你甚至可以轻松地利用新数据来更新模型(使用在线梯度下降算法,onlinegradientdescent...
Nature | 创新!“ 天才少年 ”打开魔盒,连发三篇Nature,奠定基础...
2.构建ECNN结构:平衡约束和损失函数,内部变量应满足平衡方程,通过输出节点力并基于平衡条件和损失函数的最小化来确定层的权重,从而使内部变量具有应力分量的物理意义(www.e993.com)2024年10月23日。损失函数由两部分组成,分别表示内部节点力的平衡和位移边界上外部力的平衡。3.数据生成:使用二维有限元(FE)模型对双轴加载的带中心孔的正方形...
被OpenAI、Mistral AI带火的MoE是怎么回事?一文贯通专家混合架构...
在这种情况下,全部的专家网络会对所有输入进行运算—用一种加权乘法的方式。但是,如果G为0时会怎样呢?这种情况下,就不需要经过相应的专家网络运算,节省了计算开销。那么典型的门控函数又是怎么样的呢?在最传统的设置中,只需使用一个带有softmax函数的简单网络。该网络将学习向哪个专家传递输入数据。
Python深度学习股价预测、量化交易策略:LSTM、GRU深度门控循环...
接下来,计算了指数移动平均值(EMA)。初始时,EMA设为0.0,设定衰减因子gamma为0.1。通过遍历数据集中的每个时间点,根据公式EMA=gamma*train_data[ti]+(1-gamma)*EMA不断更新EMA值,其中train_data[ti]表示当前时间点的原始数据值。
革命性KAN 2.0横空出世,剑指AI科学大一统,MIT原班人马再出神作
其中,第一步可以将已知的领域知识嵌入到KAN中,而第二步则专注于从数据中学习新的「物理」知识。具体来说,作者首先提出了用于将符号公式编译成KAN的kanpiler(KAN编译器)。过程如图5a所示:1.将符号公式解析为树结构,其中节点表示表达式,边表示操作/函数;...
LTV计算方法和应用
在设置趋势线时,可以用指数、线性、对数、幂函数等进行曲线拟合,一般使用幂函数的比较多,确认函数的类型后,通过EXCEL得到公式,代入须预估的天数计算留存率,然后勾选显示公式,显示R??,这两个字段接下来需要用到。LT对于留存函数求定积分,其原理就是获得曲线下的阴影面积,阴影部分面积就是用户生命周期LT。