英伟达nGPT重塑Transformer,AI训练速度暴增20倍!文本越长,加速越快

从嵌入的协方差矩阵计算得出的特征值分布(已经由其中位数归一化)显示,GPT的输入嵌入具有更高的条件数,尤其是在1B模型中。嵌入之间的成对点积分布表明,即使在nGPT中,嵌入也并非均匀分布在超球面上(在那里点积会接近0),而是形成簇——这可能反映了语言数据中的自然模式。由于GPT的嵌入形成了一个超椭球体(hyper-...

华中科技大学2025考研招生考试大纲:统计学

3.掌握统计量的概念,掌握常见统计量;样本均值、样本方差、样本标准差、样本k阶原点矩、样本k阶中心矩、样本中位数、样本极差、样本相关系数、样本偏度、峰度、变异系数、经验分布函数、次序统计量;4.了解众数、分位点的概念及性质;5.掌握正态总体下抽样分布的结论;6.掌握矩估计和极大似然估计...

TPAMI 2024 | ProCo:无限contrastive pairs的长尾对比学习

由于对比学习的特征是分布在单位超球面上的,因此一个可行的方案是选择球面上的vonMises-Fisher(vMF)分布作为特征的分布(该分布类似于球面上的正态分布)。vMF分布参数的最大似然估计有近似解析解且仅依赖于特征的一阶矩统计量,因此可以高效地估计分布的参数,并且严格推导出contrastiveloss的期望,从而实现无...

2024年重庆邮电大学考研考试大纲:生物信息学院

了解正态总体的常用抽样分布。(3)理解参数的点估计、估计量与估计值的概念。掌握矩估计法(一阶矩、二阶矩)和最大似然估计法。理解区间估计的概念,会求单个正态总体的均值和方差的置信区间,会求两个正态总体的均值差和方差比的置信区间(4)理解显著性检验的基本思想,掌握假设检验的基本步骤,了解假设检验可能产...

BAYESFLOW:使用可逆神经网络学习复杂随机模型

在这种设置中,通过从p(θ)中反复采样并通过模拟器运行带有采样参数的人造数据集来创建形式为的大数据集。通常,通过使用固定的摘要函数计算摘要统计量来减少模拟数据的维度。然后,训练一个监督学习算法(例如,随机森林43或神经网络41)来基于模拟数据的摘要统计量输出对真实数据生成参数的估计。因此,试图...

贝叶斯线性回归:概率与预测建模的融合

pos中的每个值是16个随机值的总和(www.e993.com)2024年11月9日。单个均匀分布不是高斯分布,但当将它们相加时根据中心极限定理,结果分布开始呈现高斯分布的特征。中心极限定理指出,当对大量独立的随机变量求和时(即使它们不是正态分布),总和往往会遵循正态分布,无论原始变量的分布如何。这是因为虽然单个随机值可以均匀地取任何值,但它们的组合总...

Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失...

#现在我们需要均匀分布IV<-pct(IVV,a)rt<-cbind(uVuL,UP,DC)图5显示了均匀分布之间的相关性。通过均匀分布,我们可以看到哪种类型的参数copula最适合。我们将拟合高斯copula和t-copula,记录它们的AIC并查看哪一个提供了最佳拟合。

新祥旭考研集训营:北京师范大学统计学专业2025年考研上岸攻略!

3.用统计量描述数据;三种重要的抽样分布。4.参数的点估计(包括矩估计和极大似然估计)原理;估计量的评选标准。5.参数的区间估计。6.正态总体均值与方差的区间估计。7.假设检验的原理;两类错误,势函数(或功效函数)。8.样本容量的确定。9.正态总体均值和方差的假设检验。

2022考研数学一的考试范围

4.理解连续型随机变量及其概率密度的概念,掌握均匀分布U(a)、正态分布N(u,d子)、指数分布及其应用,其中参数为(A>0的指数分布E()的概率密度为0_j2",若x>0,0,若x≤0.5.会求随机变量函数的分布.三、多维随机变量及其分布考试内容多维随机变量及其分布二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布...

学术交流 | 非线性模型精度评定的Bootstrap方法及其加权采样改进...

该方法的优势性主要表现在它不需要对未知模型及分布做任何假设,也无须推导估计量的精确表达式,只需通过检验样本内统计量的变化便能够估计未知参数的整个抽样分布。假设给定样本集(x1,x2,…,xn)来自于独立同分布的样本,总体的分布函数为F(X,ξ),其中X为随机项(例如,固定的观测数据样本X1或非线性模型中的...