文章簡介：近日，深度學習領域知名研究者、LightningAI的首席人工智慧教育者SebastianRaschka在CVPR2023上發表了主題演講「ScalingPyTorchModelTrainingWithMinimalCodeChanges」。為了能與更多人分享研究成果，SebastianRaschka將演講整理成一篇文章。文章探討如何在最小程式碼變更的情況下擴展PyTorch模型訓練，並表明重點是利用混合精度（mixed-precision）方法和多GPU訓練模式，而不是低階機器優化。文章使用視

2023-08-14 評論 0  923

文章簡介：語言模型的偏見是生成文本時可能對某些人群、主題或主題有偏向性，導致文本缺乏公正、中立或包含歧視性。這種偏見可能來自訓練資料選擇、訓練演算法設計或模型結構等因素。要解決這個問題，我們需要專注於資料多樣性，確保訓練資料包含各種背景和觀點。此外，我們還應審查訓練演算法和模型結構，確保其公正性和中立性，以提高生成文本的品質和包容性。例如，訓練資料中可能存在對某些類別的過度偏向，導致模型在生成文字時更傾向於這些類別。這種偏向可能會導致模型在處理其他類別時表現不佳，影響模型的表現。另外，模型的設計可能存在一些歧

2024-01-22 評論 0  432

文章簡介：在機器學習中，支持向量機（SVM）常被用於資料分類與迴歸分析，是由分離超平面的判別演算法模型。換句話說，給定標記的訓練數據，該演算法輸出一個對新範例進行分類的最佳超平面。支援向量機（SVM）演算法模型是將範例表示為空間中的點，經過映射後，不同類別的範例盡可能劃分。除了執行線性分類外，支援向量機（SVM）還可以有效地執行非線性分類，將其輸入隱式映射到高維特徵空間。支援向量機做什麼？給定一組訓練範例，並根據2個類別給每個訓練範例都各自標記上類別，再透過支援向量機（SVM）訓練演算法建立一個模型，將新範例分

2024-01-24 評論 0  1131

文章簡介：近年來，在預訓練的擴散模型[1,2,3]的發展推動下，自動將文本轉化為3D內容取得了重要的進展。其中，DreamFusion[4]引入了一種有效的方法，該方法利用預訓練的2D擴散模型[5]從文本中自動生成3D資產，而無需專門的3D資產數據集DreamFusion引入的一項關鍵創新是分數蒸餾採樣(SDS)演算法。此演算法利用預先訓練的2D擴散模型對單一3D表示進行評估，例如NeRF[6]，從而對其進行最佳化，以確保來自任何攝影機視角的渲染影像與給定文字保持較高的一致性。受開創性SDS演算法的啟發，出現了幾項

2023-12-15 評論 0  559

文章簡介：經過幾十年的基礎研究，視覺辨識領域已經迎來了大規模視覺表徵學習的新時代。預先訓練的大規模視覺模型已成為特徵學習（feature learning）和視覺應用的基本工具。視覺表徵學習系統的表現在很大程度上受到三個主要因素的影響：模型的神經網路架構、訓練網路的方法、訓練資料。每個因素的改進都有助於模型整體性能的提升。神經網路架構設計的創新在表徵學習領域中一直扮演著重要角色。卷積神經網路架構（ConvNet）對電腦視覺研究產生了重大影響，使得各種視覺識別任務中能夠使用通用的特徵學習方法，無需依賴人工

2023-04-11 評論 0  1416

文章簡介：KNN演算法是一種簡單易用的分類演算法，適用於小規模資料集和低維特徵空間。它在圖像分類、文字分類等領域中表現出色，因其實現簡單、易於理解而備受青睞。 KNN演算法的基本思想是透過比較待分類樣本的特徵與訓練樣本的特徵，找到最接近的K個鄰居，並根據這K個鄰居的類別確定待分類樣本的類別。 KNN演算法中使用已標記好類別的訓練集和待分類的測試集。 KNN演算法的分類過程包括以下幾個步驟：首先，計算待分類樣本與所有訓練樣本之間的距離；其次，選擇距離最近的K個鄰居；然後，根據K個鄰居的類別進行投票，得出待分類樣本的類別；最

2024-01-23 評論 0  745

文章簡介：白荊迴廊聯合訓練場怎麼玩？聯合訓練場是白荊迴廊其中一種玩法模式，許多玩家不知道具體應該怎麼玩，玩家根據文章內容參考了解聯合訓練場玩法介紹，詳細內容在這篇白荊迴廊聯合訓練場玩法介紹中，相信一定會對你有幫助的，一起來看看吧。 《白荊迴廊》聯合訓練場玩法介紹玩法介紹：1、首先玩家需依時間依序攻占A、B、C、D四個防區，A、B、C、D下設3個分區。 2、玩家放置方形營角和菱形職業的各一名角色進行戰，並將在駐守在這裡。 3.最後透過戰鬥結果進行評分。評分規則：1、每1000分提升5%推演進席，推演進度表示最

2024-01-12 評論 0  1191

文章簡介：符號迴歸演算法是一種自動建立數學模型的機器學習演算法。它的主要目標是透過分析輸入資料中的變數之間的函數關係，來預測輸出變數的值。該演算法結合了遺傳演算法和演化策略的思想，透過隨機生成和組合數學表達式，逐步改善模型的準確性。透過不斷優化模型，符號迴歸演算法能夠幫助我們更好地理解和預測複雜的資​​料關係。符號迴歸演算法的流程如下：1.定義問題：決定輸入變數和輸出變數。 2.初始化族群：隨機產生一組數學表達式作為族群。評估適應度：使用每個個體的數學表達式對訓練集中的資料進行預測，並計算預測值與實際值之間的誤差，作為適應

2024-01-23 評論 0  1406

文章簡介：超參數是在訓練模型之前需要設定的參數，無法透過訓練資料學習，需要手動調整或自動搜尋確定。常見的超參數包括學習率、正規化係數、迭代次數和批次大小等。超參數調優是最佳化演算法效能的過程，對於提高演算法的準確性和效能非常重要。超參數調優的目的是為了找到最佳的超參數組合，以提高演算法的效能和準確性。如果調優不充分，可能導致演算法效能不佳，出現過擬合或欠擬合等問題。調優能夠增強模型的泛化能力，使其在新數據上表現更出色。因此，充分調優超參數至關重要。超參數調優的方法有很多種，常見的方法包括網格搜尋、隨機搜尋、貝葉斯優

2024-01-22 評論 0  764

文章簡介：自動機器學習(AutoML)是機器學習領域的變革者。它能夠自動選擇並優化演算法，讓訓練機器學習模型的過程更加簡單有效率。即使沒有機器學習經驗，借助AutoML，也能輕鬆訓練出表現優異的模型。 AutoML提供了一種可解釋的AI方法，以增強模型的可解釋性。這樣，資料科學家能夠深入了解模型的預測過程。特別是在醫療保健、金融和自治系統領域，這非常有用。它能夠幫助識別數據中的偏差，並防止錯誤的預測。 AutoML利用機器學習來解決現實世界的問題，包括演算法選擇、超參數最佳化和特徵工程等任務。以下是一些常用的方法：神

2024-01-22 評論 0  908

文章簡介：假如我們有無限的資源，例如有無窮多的數據，無窮大的算力，無窮大的模型，完美的優化演算法與泛化表現，請問由此得到的預訓練模型是否可以用來解決一切問題？這是一個大家都非常關心的問題，但已有的機器學習理論卻無法回答。它與表達能力理論無關，因為模型無窮大，表達能力自然無窮大。它與最佳化、泛化理論也無關，因為我們假設演算法的最佳化、泛化表現完美。換句話說，之前理論研究的問題在這裡不存在了！今天，我要跟大家介紹一下我在ICML'2023發表的論文OnthePowerofFoundationModels，從範疇論的角

2023-09-08 評論 0  1267

文章簡介：OpenAI的ChatGPT能夠理解各種各樣的人類指令，並在不同的語言任務中表現出色。這歸功於一種新穎的大規模語言模型微調方法——RLHF（透過強化學習來對齊人類回饋）。 RLHF方法解鎖了語言模型遵循人類指令的能力，使得語言模型的能力與人類需求和價值觀保持一致。目前，RLHF的研究工作主要使用PPO演算法對語言模型進行最佳化。然而，PPO演算法包含許多超參數，並且在演算法迭代過程中需要多個獨立模型相互配合，因此錯誤的實作細節可能會導致訓練結果不佳。同時，從與人類對齊的角度來看，強化學習演算法並不是必須的。論

2023-05-03 評論 0  1323

文章簡介：機器學習演算法中的過度擬合問題，需要具體程式碼範例在機器學習領域，模型的過度擬合問題是常見的挑戰之一。當一個模型過度擬合訓練資料時，它會對雜訊和異常值過度敏感，導致模型在新的資料上表現不佳。為了解決過擬合問題，我們需要在模型訓練過程中採取一些有效的方法。一種常見的方法是使用正則化技術，例如L1正則化和L2正則化。這些技術透過添加懲罰項來限制模型的複雜度，以防止模型過

2023-10-09 評論 0  984

文章簡介：特徵在機器學習中扮演著重要的角色。在建立模型時，我們需要仔細選擇用於訓練的特徵。特徵的選擇會直接影響模型的表現和類型。本文將探討特徵如何影響模型類型。一、特徵的數量特徵的數量是影響模型類型的重要因素之一。當特徵數量較少時，通常會使用傳統的機器學習演算法，如線性迴歸、決策樹等。這些演算法適用於處理少量的特徵，計算速度也相對較快。然而，當特徵數量變得非常大時，這些演算法的效能通常會下降，因為它們難以處理高維度資料。因此，在這種情況下，我們需要使用更高級的演算法，例如支援向量機、神經網路等。這些演算法具備處理高維數

2024-01-24 評論 0  998

文章簡介：剛剛，哥倫比亞大學系統生物學助理教授 Mohammed AlQuraishi 在推特上宣布，他們從頭訓練了一個名為 OpenFold 的模型，該模型是 AlphaFold2 的可訓練 PyTorch 復現版本。 Mohammed AlQuraishi 也表示，這是第一個大眾可用的 AlphaFold2 復現。 AlphaFold2 可以週期性地以原子精度預測蛋白質結構，在技術上利用多序列對齊和深度學習演算法設計，並結合關於蛋白質結構的物理和生物學知識提升了預測效果。它實現了 2/3 蛋白質結構預測的卓

2023-04-13 評論 0  1206

文章簡介：機器學習是一項涵蓋眾多技術和方法的複雜領域，它在解決實際問題時需要經常檢測和評估模型的表現。在Python中，機器學習模型評估技巧是非常重要的技能，因為它們幫助開發人員確定何時一個模型是可靠的，以及在特定資料集上的表現。以下是一些常見的Python中的機器學習模型評估技巧：交叉驗證交叉驗證是一種統計學的技術，通常用於評估機器學習演算法的表現。在資料集被分為訓練

2023-06-10 評論 0  1670

文章簡介：大語言模型(LLM)壓縮一直備受關注，後訓練量化（Post-trainingQuantization)是其中一種常用演算法，但是現有PTQ方法大多都是integer量化，且當位元數低於8時，量化後模型的準確率會下降非常多。想較於Integer(INT)量化，FloatingPoint(FP)量化能更好的表示長尾分佈，因而越來越多的硬體平台開始支援FP量化。而這篇文章給出了大模型FP量化的解決方案。文章發表在EMNLP2023。論文網址：https://arxiv.org/abs/2310.16

2023-11-18 評論 0  1122

文章簡介：11月27日消息，Redmi近日發表了最新手機K70Pro。這款手機不僅搭載了OIS光學防手震技術，還首次引進了小米自家研發的夜梟演算法，為用戶提供了前所未有的夜間拍攝體驗據小編了解，夜梟演算法最初是在小米11Ultra上首次亮相的一項重要功能。此演算法專注於解決夜間拍攝中常見的雜訊問題，透過自主研發的夜晚場景噪音標定係統，對夜晚場景噪音的分佈和形態進行精確的數學建模。為了提高夜梟演算法的效果，小米的工程團隊採用了創新的方法，透過模擬添加雜訊來增加模擬雜訊數據的多樣性，從而豐富演算法的訓練數據，使去噪處理

2023-11-27 評論 0  1646

文章簡介：訓練狗狗最佳方法是採用獎勵機制，獎勵它表現良好，懲罰它做錯事。同樣的策略可用於機器學習，稱為強化學習。強化學習是機器學習的分支之一，透過決策訓練模型找到問題的最佳解決方案。為了提高模型準確性，可透過正獎勵鼓勵演算法接近正確答案，同時給予負獎勵以懲罰偏離目標的情況。只需要明確目標，再對資料進行建模，模型與資料開始交互，自行提出解決方案，無需人工幹預。強化學習實例我們還是以訓練狗為例，我們提供諸如狗餅乾之類的獎勵來讓狗執行各種動作。狗會按照一定的策略來追求獎勵，因此它會聽從命令並學習新的動作，如乞討

2024-01-22 評論 0  1377

文章簡介：驅動中國2023年6月28日消息，今日在上海世界行動通訊大會期間，中國聯通發布圖文大模型「鴻湖圖文大模型1.0」。中國聯通稱，鴻湖圖文大模型是首個針對營運商增值業務的大模型。第一財經記者了解到，鴻湖圖文大模型目前擁有8億訓練參數和20億訓練參數兩個版本，可以實現以文生圖、影片剪輯、以圖生圖等功能。此外，中國聯通董事長劉烈宏在今天的主題演講中也表示，生成式AI正在迎來發展的奇點，未來2年內50%的工作將受到人工智慧深刻影響。

2023-06-29 評論 0  1476