人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

输入序列中的每个元素经过编码器的神经网络层进行处理,逐步地讲信息传递到隐状态中,最终构建出上下文向量。编码器的隐藏状态则被用作解码器的初始状态。解码器则接受编码器生成的上下文向量以及目标序列的起始标记,按时间步逐步地生成目标序列的元素,直至生成完整的目标序列。通常,由解码器生成的当前时间步的输出...

NeurIPS 2022 | 如何实现表格数据上的迁移学习和零样本学习?

我们在有标签的数据上更希望能利用到标签信息,那么可能的想法是:对于所有表格共享一个backbone,然后对每一个表格单独设置一个classificationhead做supervisedlearning。在多个表格上共享backbone,单独设置head的方式不容易学习??但是我们发现,这样做会导致backboneencoder很难学到好的表征。因为每个表格...

寻找通用表征:CVPR 2020上重要的三种解决方案

模型:使用Adam优化器,HRNet和基线模型使用与原论文相同的参数,Hourglass的学习率调整为2.5e-4,在第90个epoch衰减到2.5e-5,在第120个epoch衰减到2.6e-6结果:下面三个表格分别说明了本文提出的编码和解码方法的环节都是有实际效果的。下面两个表格说明了DARK可以跟现有的大多数模型无缝...

路演PPT,怎样做才是对的?

在第二组图中,图2(a)将期望目标高度地抽象和提取为交流、工作和生活三个方面,文字表达也简捷明快,但与图2(b)中分别配有三种不同内容和风格照片的表达形式相比,前者过于枯燥和单调,而后者则更加丰富而生动,让观众更容易接受和理解。3.第三组图比较图3(a):纯文本中国电商商机图示图3(b):马云IPO路演中...

怀孕期间和之后出现症状性肾结石的风险

表格1首次有症状肾结石形成者(病例)和匹配对照的临床特征*用于匹配的变量,因此没有报告p。??为匹配对调整的P值,源自条件逻辑回归。粗体的P值表示0.05alpha水平的显着性。年龄以平均值+/-SD给出。表格2首次有症状的肾结石形成者(病例)和匹配对照的妊娠特征,在妊娠暴露的人群中*...

如何利用幼儿园的自然资源生成有特色的园本课程?5个课程故事给你...

例如:当我们与同行分享“笔记大自然”的时候,很多老师都觉得小班的孩子做不了,因为他们觉得小班孩子画不出来,应该用照片来体现,但我们的教师在观念转变之后,让小班孩子也有观察、记录和表达的机会,他们记录的可能只是一点颜色、一条线段和一个形状,但教师会进行识别,并鼓励孩子们进行分享,辅之以简单的文字记录(www.e993.com)2024年11月19日。

放大的艺术 | 基于深度学习的单图超分辨

上采样是超分辨方法中的核心操作,虽然各种超分辨模型的架构差异很大,但是可以根据上采样策略将它们归为以下4类:图4.超分辨网络的4种类型预上采样模型在一开始就使用固定的上采样操作将低清图像放大至目标尺寸,然后将其输入网络学习模糊图像到清晰图像的映射。将上采样变成一个固定的数据预处理操作的好处是网络本...

我的星期一是金色的——联觉者如何体验世界?

奥卡拉汉从九个方面对这两种现象进行比较(见表1),下面的表格一目了然地呈现了奥卡拉汉对联觉和跨模态错觉的看法。跨模态错觉是普遍的,每个人都可能经历这种错觉,但只有极少数人拥有联觉的经历。此外,联觉是对外在刺激的不恰当反应,因为外部环境没有为联觉经验的额外的现象特征提供可靠信息。