...2.0模型预计2024年下半年推出,通过自研记忆算子及特征关联函数...

Yan1.0模型通过完全自研的记忆算子及特征关联函数，计算复杂度从标准Attention机制的O（n^2??d）（其中n表示序列长度、d表示特征维度，^2指平方）降低为O（n??d）（线性复杂度），从而提高模型的训练效率和收敛速度。本文源自：金融界AI电报作者：公告君...

如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」

(这里,绿色、蓝色和红色点分别表示输入、隐藏层和输出层,perm表示一个置换表示,它们并不一定相等。和普通的原始神经网络一样,这里也假设始终会有一个固定的激活函数,其会在每个隐藏层中被逐个应用到分量上。)最后举个例子,这是一个基于点云的等变神经网络,而点云是指??^d中n个不可区分的点构成的集...

掌握PyTorch 张量乘法:八个关键函数与应用场景对比解析

是PyTorch中用于进行批次矩阵乘法的函数。它专门处理三维张量,其中第一个维度表示批次大小,后两个维度表示需要进行矩阵乘法的矩阵。因此torch.bmm是进行批次矩阵操作的一个高效工具。torch.bmm用于对形状为(b,m,n)的张量A和形状为(b,n,p)的张量B进行批次矩阵乘法,输出结果是形状为(b,...

DSC-214H差示扫描量热仪

对于线性模型机理函数,反应速率速率对于反应进程α保持恒定(图4.1(e))。S形模型机理函数的反应速率和α之间呈现钟形关系(图4.1(f))。对于非等温实验而言,反应进度与温度曲线(即α-T曲线)的形状不如其等温的α-t曲线明显。图4.2示出了由等式(4.7)和等式(4.9)计算得到的非等温α-T曲线和dα/dT-α曲线。在...

大模型引领6G革命!最新综述探索「未来通信方式」:九大方向,覆盖多...

此外,LLM还能提供优化决策的解释性,有助于网络管理和理解系统行为。4.LLM增强的电信领域机器学习LLM可以通过自动化奖励函数设计等方式增强现有的机器学习算法,如强化学习和多智能体学习,进一步推动电信网络中的智能化管理和优化。5.LLM的实际应用实际应用中的LLM需要克服设备端存储容量有限和低延迟的要求。通过...

C++中的虚函数与纯虚函数区别详解

纯虚函数:在基类中使用virtual关键字声明,并在函数原型后面添加=0来表示它是纯虚的,不提供函数体(www.e993.com)2024年11月2日。综上所述,虚函数和纯虚函数的主要区别在于它们的实现要求、对类实例化的影响、用途以及声明方式。虚函数提供了默认的实现,而纯虚函数则强制派生类提供实现,从而确保了接口的一致性。

席南华:基础数学的一些过去和现状

这个纲领的中心是函子性(functoriality)猜想,该猜想描述了不同代数群的自守表示之间深刻的联系。函子性猜想蕴涵了很多著名的猜想,如阿廷猜想、拉马努金猜想、佐藤-泰特猜想等。函子性猜想的一个重要特殊情况是朗兰兹互反律,或说朗兰兹对应。通过整体域上简约代数群的自守表示定义的L函数称为自守L函数。还有一种...

Nature最新封面:AI 训练 AI?也许越来越笨

2.函数表达能力误差:神经网络等函数近似器的表达能力是有限的,无法完美地逼近任何分布。这种误差会导致模型在逼近真实分布时产生偏差,例如,将高密度区域分配到低密度区域,或者将低密度区域分配到高密度区域。随着模型训练代数的增加,这种误差会不断累积,导致模型最终收敛到一个与原始分布完全不同的分布,其尾部几乎...

海信视像获得发明专利授权:“基于混合高斯网络的单图像三维重建...

由于使用高斯混合函数直接描述像素点在对应投影射线上的占用值变化,因此,可以利用少量参数描述射线方向占用值的连续变化形式,从而提高三维重建效率;通过对连续占用值函数进行三线性采样生成的均匀离散示性函数,生成三维人体模型,由于混合高斯网络能够从单张彩色图像中提取更多的人体细节特征,这样,在基于单张彩色图像提高三维...

关于货币、通胀和利率之间的关系

弗里德曼的消费函数并不是什么新东西,这个洞见也为弗里德曼在1976年获得诺奖做出了一定的贡献。但是,这并不妨碍我们的很多投资者想法错乱:1、发消费券刺激通胀;2、水电涨价刺激通胀;一年存单利率和M2增速事实上,央行控制M2增速的手段十分多,包括但不限于:1、基础货币投放;2、一般性存款认定标准的调整;3、财政存款...