矩阵:人工智能领域的基石与驱动力
词嵌入(WordEmbeddings)如Word2Vec或GloVe等技术通过训练神经网络生成密集的向量表示,其中相似的词在向量空间中彼此接近。这些向量可以组成矩阵,用于后续的NLP任务。这种表示方法不仅提高了文本数据的表示能力,还使得NLP模型能够更好地捕捉词汇之间的语义关系。语言模型与循环神经网络在构建语言模型时,矩阵用于存储和处理...
用线性代数解灭灯游戏
面对不同的初始状态,只需要改变初始状态向量即可,而对于所有的灭灯游戏,我们只需要分析线性方程组中的系数矩阵(状态转移矩阵),即可得到方程是否有解.从灭灯游戏中可以看到,矩阵不仅仅是一张数表,它可以将一个向量变换为另一个向量,所以矩阵也是一种变换.灭灯游戏求解对于上文中灭灯游戏的初始状态,其...
2025年北京师范大学硕士研究生专业综合入学考试大纲已公布
2.掌握基本的代数分析技巧,包括:向量的线性相关和线性无关性,向量空间的基与维数,线性方程组解的结构,线性变换和矩阵的关系,方阵可相似对角化的判定,对称矩阵与二次型,多项式的整除性及因式分解.3.掌握代数的基本几何背景,理解代数与几何的关系,包括:欧氏空间与酉空间,正交变换与正交矩阵,酉变换与酉矩阵,对称变...
矩阵模拟!Transformer大模型3D可视化,GPT-3、Nano-GPT每一层清晰...
第一步是从归一化输入嵌入矩阵的C列中为每一列生成三个向量。这些向量分别是Q、K和V向量:Q:查询向量K:键向量V:值向量要生成这些向量中的一个,我们要执行矩阵-向量乘法,并加上偏置。每个输出单元都是输入向量的线性组合。例如,对于Q向量,这是用Q权重矩阵的一行和输入矩阵的一列之间的点积来完成的。...
大模型扫盲系列——大模型实用技术介绍(上)
在一个典型的Transformer模型中,每个头会输出一个dmodel维的向量,然后把所有头的输出被拼接起来,形成一个更长的向量,这个向量随后会通过一个线性层的权重矩阵W_O实现的,它的维度是dmodel*dmodel,以将拼接后的向量重新投影回原来的维度。7B一共是16个头,以及每个头是256维,所以最后的结果经过化简近似于:...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
3.深度学习DeepLearning(DL)-DL是ML的一个子集,它使用多层的神经网络来学习数据的复杂模式(www.e993.com)2024年10月26日。深度学习让计算机能够识别图像中的对象,如自动标记社交媒体上的照片。4.神经网络NeuralNetwork-神经网络是一种模拟人脑神经元的计算系统,能够处理复杂的数据输入。这类网络是深度学习的基础。
AI神奇魅力的源点:相似度
3认识相似度矩阵(Matrix)首先来观摩一个Python小程序,其代码如下:#simi_01.pyimportnumpyasnpfromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similarity#定义三个3维向量x=np.array([[255,0,0],[255,105,180],[0,255,0]])...
机器学习中7种常用的线性降维技术总结|向量|方差|非负|转置|特征...
奇异值分解(SingularValueDecomposition,SVD)是一种用于矩阵分解的重要技术。它将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积形式,这三个矩阵分别是一个正交矩阵、一个对角矩阵和另一个正交矩阵的转置。给定一个m×n的矩阵AA,其奇异值分解表示为:其中,U是一个m×m的正交矩阵,称为左奇异向量矩阵;Σ是一...
机器态势感知中的注意力机制
假设我们有一个输入矢量x,我们通过线性变换来得到q,k,v三个矢量。具体来说,我们可以使用权重矩阵Wq,Wk,Wv来对输入矢量进行线性变换。假设输入矢量x是一个n维向量,我们使用一个n×m的权重矩阵Wq来对其进行变换,得到一个m维向量q。同样地,我们使用一个n×m的权重矩阵Wk和一个n×m的权重矩阵Wv来分别对输入矢量...
一周Martech新闻:百度文心一言推出专业版|微软|谷歌|人工智能|...
36氪获悉,11月3日,国内互联网母婴平台宝宝树正式发布母婴行业垂域模型Mika-Brain,并宣布将其应用于宝宝树的各大产品矩阵中。据介绍,数据显示,目前宝宝树私域社群规模近200万,平均社群活跃度超20%。(36氪)AI被柯林斯词典评为2023年年度词:使用量增加了四倍...