千万IP创科普丨几何图神经网络综述:数据结构、模型与应用
基于标量化的模型是指将3D坐标转换为不变标量,类似于不变GNN的设计,但通过进一步恢复处理标量的方向来更新等变特征,从而改进不变GNN。这种方法首先将相对距离用于不变消息的更新,然后乘以相对坐标以获得方向消息。这种方法可以视为SchNet和RadialField的扩展,并且可以视为等变GNN的增强。这类模型包括...
天工一刻 | 一文看懂向量数据库
向量化,指的就是将其他类型的信息转换为向量。(将不同类型的信息用向量进行表达,图片来自Pinecone)由于向量可以高度抽象地表示事物的特征和属性,世界上几乎所有类型的数据——视频、图像、声音、文本……统统都可以通过数据处理转换成向量。例如,在自然语言中,不同的词句可以用不同的向量表示;在计算机视觉中,不...
检索增强生成(RAG):如何让AI大模型更懂我?
向量:文本的语义关系在底层被处理为向量,向量就是一组浮点数,例如[0.72,0.42,…],代表该文本在N维空间里的坐标。在空间中距离越近的向量,语义也就越接近。一般使用欧式距离或余弦距离来衡量向量的相似度。向量检索:向量检索实际上是将文本分段转换成了一个个向量,通过余弦距离或欧式距离来计算两个向量之间的相似...
ChatGPT是如何产生心智的?
输入howareyou后,这三个单词会被转换为3个1024维度的向量,接着每个向量都会加上一个位置信息,表示how是第一个词,are是第二个词,以此类推之后它们会进入第一个注意力编码层,计算后变成三个不一样的1024长的向量,再来到第二层、第三层,一直经过全部的24个注意力编码层的计算处理,仍然得到三个1024长的向量,...
AlphaFold为什么能精准预测蛋白质结构? | 返朴
在基因数据库中搜出来了以后,MSA信息会被转换成一个矩阵,也就是图片中橙色的矩阵(MSArepresentation)。这个矩阵的维度是(s,r,c),s代表序列数,r代表氨基酸序列的长度,c代表氨基酸embedding的长度,相当于我们用一个向量来表示一个氨基酸,其长度就是c。这个MSArepresentation矩阵在模型的训练过程中会被反复迭代和更新...
技术科普|汽车电机控制器详解
Park变换:将三相静止坐标系转换为与转子磁通对齐的两相旋转坐标系(d-q),简化了电机的动态分析和控制策略的设计(www.e993.com)2024年9月8日。d-q坐标系:在d-q坐标系中,电机的磁通和扭矩控制可以被解耦,允许独立控制,对于实现精确和高效的电机控制非常重要。Clarke变换:将三相交流系统的变量转换为两个直交的两相静态坐标系(α-β),用于分析...
该怎么让机器人吃下大模型?
随着大型语言模型的出现,我们开始思考:为何非要在向量空间中规划任务呢?例如"拾取与放置"任务,或者在抓取过程中,只需提供坐标,就能很好地解释任务。但在现实世界中,用口语描述任务可能会更简单。因此,我们开始将实验室的部分工作与大型语言模型相结合,从感知、规划到控制,这一领域的进展非常迅速。
沪市上市公司公告(4月3日)
其中,包括:获取待喷漆装置中的待喷漆位置所处的初始部位图像;其中,初始部位图像为二维图像;对初始部位图像进行分类识别,以得到初始部位图像对应的待测量位置的测量点;对待测量位置的测量点进行标定,以得到待测量位置的测量点对应的定位数据;将定位数据与喷涂轨迹机器结合,以对待喷漆装置实现自动喷漆。可见,本申请提供的...
万字聊聊面向不确定性环境的自动驾驶运动规划
2)在强化学习架构中引入模型以推理信念状态,使POMDP问题可转换为MDP问题进行训练,从而获得最优策略。在强化学习中引入信念状态作为输入的一部分的思想在文献中被提出,并且深度信念Q网络(DeepBelief-StateQ-Networks,DBQN)也被提出。DBQN大致沿用DQN的总体构架,通过Q-Learning的方式更新网络权重参数,损失函数为:...
具有神经形态谐振器网络的视觉里程计|向量|算法|配准|傅里叶|大...
图2D显示了网络的输入(绿色)以及在实验期间的几个点上为可视化目的转换为自我中心坐标的地图。第一张图像是在方向阶段之后直接拍摄的,此时地图和输入之间的重叠是完美的。第三张图像是在误差最大的迭代时拍摄的。这一迭代误差增加的可能原因是地图和当前输入之间的对应关系差,以及相机运动非常快,使得跟随较慢的状态...