文章简介：近日，深度学习领域知名研究者、LightningAI的首席人工智能教育者SebastianRaschka在CVPR2023上发表了主题演讲「ScalingPyTorchModelTrainingWithMinimalCodeChanges」。为了能与更多人分享研究成果，SebastianRaschka将演讲整理成一篇文章。文章探讨了如何在最小代码更改的情况下扩展PyTorch模型训练，并表明重点是利用混合精度（mixed-precision）方法和多GPU训练模式，而不是低级机器优化。文章使用视

2023-08-14 评论 0  927

文章简介：语言模型的偏见是生成文本时可能对某些人群、主题或话题存在偏向性，导致文本缺乏公正、中立或包含歧视性。这种偏见可能来自训练数据选择、训练算法设计或模型结构等因素。要解决这个问题，我们需要关注数据多样性，确保训练数据包含各种背景和观点。此外，我们还应审查训练算法和模型结构，确保其公正性和中立性，以提高生成文本的质量和包容性。例如，训练数据中可能存在对某些类别的过度偏向，导致模型在生成文本时更倾向于这些类别。这种偏向可能会导致模型在处理其他类别时表现不佳，影响模型的性能。另外，模型的设计可能存在一些歧

2024-01-22 评论 0  433

文章简介：在机器学习中，支持向量机（SVM）常被用于数据分类和回归分析，是由分离超平面的判别算法模型。换句话说，给定标记的训练数据，该算法输出一个对新示例进行分类的最佳超平面。支持向量机（SVM）算法模型是将示例表示为空间中的点，经过映射后，不同类别的示例被尽可能划分。除了执行线性分类外，支持向量机（SVM）还可以有效地执行非线性分类，将其输入隐式映射到高维特征空间。支持向量机做什么？给定一组训练示例，并根据2个类别给每个训练示例都各自标记上类别，再通过支持向量机（SVM）训练算法构建一个模型，将新示例分

2024-01-24 评论 0  1132

文章简介：近年来，在预训练的扩散模型[1,2,3]的发展推动下，自动将文本转化为3D内容取得了重要的进展。其中，DreamFusion[4]引入了一种有效的方法，该方法利用预训练的2D扩散模型[5]从文本中自动生成3D资产，而无需专门的3D资产数据集DreamFusion引入的一项关键创新是分数蒸馏采样(SDS)算法。该算法利用预训练的2D扩散模型对单个3D表示进行评估，例如NeRF[6]，从而对其进行优化，以确保来自任何摄像机视角的渲染图像与给定文本保持较高的一致性。受开创性SDS算法的启发，出现了几项

2023-12-15 评论 0  563

文章简介：经过几十年的基础研究，视觉识别领域已经迎来了大规模视觉表征学习的新时代。预训练的大规模视觉模型已经成为特征学习（feature learning）和视觉应用的基本工具。视觉表征学习系统的性能在很大程度上受到三个主要因素的影响：模型的神经网络架构、训练网络的方法以及训练数据。每个因素的改进都有助于模型整体性能的提高。神经网络架构设计的创新在表征学习领域一直发挥着重要作用。卷积神经网络架构（ConvNet）对计算机视觉研究产生了重大影响，使得各种视觉识别任务中能够使用通用的特征学习方法，无需依赖人工

2023-04-11 评论 0  1418

文章简介：KNN算法是一种简单易用的分类算法，适用于小规模数据集和低维特征空间。它在图像分类、文本分类等领域中表现出色，因其实现简单、易于理解而备受青睐。KNN算法的基本思想是通过比较待分类样本的特征与训练样本的特征，找到最接近的K个邻居，并根据这K个邻居的类别确定待分类样本的类别。KNN算法中使用已标记好类别的训练集和待分类的测试集。KNN算法的分类过程包括以下几个步骤：首先，计算待分类样本与所有训练样本之间的距离；其次，选择距离最近的K个邻居；然后，根据K个邻居的类别进行投票，得出待分类样本的类别；最

2024-01-23 评论 0  746

文章简介：白荆回廊联合训练场怎么玩？联合训练场是白荆回廊其中一种玩法模式，许多玩家不知道具体应该怎么玩，玩家根据文章内容参考了解联合训练场玩法介绍，详细内容在这篇白荆回廊联合训练场玩法介绍中，相信一定会对你有帮助的，一起来看看吧。《白荆回廊》联合训练场玩法介绍玩法介绍：1、首先玩家需要按时间依次攻占A、B、C、D四个防区，A、B、C、D下设3个分区。2、玩家放置方形营角和菱形职业的各一名角色进行战，并将在驻守在这里。3、最后通过战斗结果进行评分。评分规则：1、每1000评分提升5%推演进席，推演进度表示最

2024-01-12 评论 0  1194

文章简介：符号回归算法是一种自动构建数学模型的机器学习算法。它的主要目标是通过分析输入数据中的变量之间的函数关系，来预测输出变量的值。该算法结合了遗传算法和演化策略的思想，通过随机生成和组合数学表达式，逐步改善模型的准确性。通过不断优化模型，符号回归算法能够帮助我们更好地理解和预测复杂的数据关系。符号回归算法的流程如下：1.定义问题：确定输入变量和输出变量。2.初始化种群：随机生成一组数学表达式作为种群。评估适应度：使用每个个体的数学表达式对训练集中的数据进行预测，并计算预测值与实际值之间的误差，作为适应

2024-01-23 评论 0  1407

文章简介：超参数是在训练模型之前需要设置的参数，无法通过训练数据学习，需要手动调整或自动搜索确定。常见的超参数包括学习率、正则化系数、迭代次数和批次大小等。超参数调优是优化算法性能的过程，对于提高算法的准确性和性能非常重要。超参数调优的目的是为了找到最佳的超参数组合，以提高算法的性能和准确性。如果调优不充分，可能导致算法性能不佳，出现过拟合或欠拟合等问题。调优能够增强模型的泛化能力，使其在新数据上表现更出色。因此，充分调优超参数至关重要。超参数调优的方法有很多种，常见的方法包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优

2024-01-22 评论 0  766

文章简介：自动机器学习(AutoML)是机器学习领域的变革者。它能够自动选择和优化算法，让训练机器学习模型的过程更加简单高效。即使没有机器学习经验，借助AutoML，也能轻松训练出性能优秀的模型。AutoML提供了一种可解释的AI方法，以增强模型的可解释性。这样，数据科学家能够深入了解模型的预测过程。特别是在医疗保健、金融和自治系统领域，这非常有用。它能够帮助识别数据中的偏差，并防止错误的预测。AutoML利用机器学习来解决现实世界的问题，包括算法选择、超参数优化和特征工程等任务。以下是一些常用的方法：神

2024-01-22 评论 0  910

文章简介：假如我们有无限的资源，比如有无穷多的数据，无穷大的算力，无穷大的模型，完美的优化算法与泛化表现，请问由此得到的预训练模型是否可以用来解决一切问题？这是一个大家都非常关心的问题，但已有的机器学习理论却无法回答。它与表达能力理论无关，因为模型无穷大，表达能力自然也无穷大。它与优化、泛化理论也无关，因为我们假设算法的优化、泛化表现完美。换句话说，之前理论研究的问题在这里不存在了！今天，我给大家介绍一下我在ICML'2023发表的论文OnthePowerofFoundationModels，从范畴论的角

2023-09-08 评论 0  1269

文章简介：OpenAI的ChatGPT能够理解各种各样的人类指令，并在不同的语言任务中表现出色。这归功于一种新颖的大规模语言模型微调方法——RLHF（通过强化学习对齐人类反馈）。RLHF方法解锁了语言模型遵循人类指令的能力，使得语言模型的能力与人类需求和价值观保持一致。目前，RLHF的研究工作主要使用PPO算法对语言模型进行优化。然而，PPO算法包含许多超参数，并且在算法迭代过程中需要多个独立模型相互配合，因此错误的实现细节可能会导致训练结果不佳。同时，从与人类对齐的角度来看，强化学习算法并不是必须的。论

2023-05-03 评论 0  1323

文章简介：机器学习算法中的过拟合问题，需要具体代码示例在机器学习领域，模型的过拟合问题是常见的挑战之一。当一个模型过度拟合训练数据时，它会对噪声和异常值过分敏感，导致模型在新的数据上表现不佳。为了解决过拟合问题，我们需要在模型训练过程中采取一些有效的方法。一种常见的方法是使用正则化技术，例如L1正则化和L2正则化。这些技术通过添加惩罚项来限制模型的复杂度，以防止模型过

2023-10-09 评论 0  988

文章简介：特征在机器学习中扮演着重要的角色。在构建模型时，我们需要仔细选择用于训练的特征。特征的选择会直接影响模型的性能和类型。本文将探讨特征如何影响模型类型。一、特征的数量特征的数量是影响模型类型的重要因素之一。当特征数量较少时，通常使用传统的机器学习算法，如线性回归、决策树等。这些算法适用于处理少量的特征，计算速度也相对较快。然而，当特征数量变得非常大时，这些算法的性能通常会下降，因为它们难以处理高维数据。因此，在这种情况下，我们需要使用更高级的算法，例如支持向量机、神经网络等。这些算法具备处理高维数

2024-01-24 评论 0  999

文章简介：刚刚，哥伦比亚大学系统生物学助理教授 Mohammed AlQuraishi 在推特上宣布，他们从头训练了一个名为 OpenFold 的模型，该模型是 AlphaFold2 的可训练 PyTorch 复现版本。Mohammed AlQuraishi 还表示，这是第一个大众可用的 AlphaFold2 复现。AlphaFold2 可以周期性地以原子精度预测蛋白质结构，在技术上利用多序列对齐和深度学习算法设计，并结合关于蛋白质结构的物理和生物学知识提升了预测效果。它实现了 2/3 蛋白质结构预测的卓

2023-04-13 评论 0  1208

文章简介：机器学习是一项涵盖众多技术和方法的复杂领域，它在解决实际问题时需要经常检测和评估模型的表现。在Python中，机器学习模型评估技巧是非常重要的技能，因为它们帮助开发人员确定何时一个模型是可靠的，及其在特定数据集上的表现。以下是一些常见的Python中的机器学习模型评估技巧：交叉验证交叉验证是一种统计学的技术，通常用于评估机器学习算法的表现。在数据集被分为训练

2023-06-10 评论 0  1673

文章简介：大语言模型(LLM)压缩一直备受关注，后训练量化（Post-trainingQuantization)是其中一种常用算法，但是现有PTQ方法大多数都是integer量化，且当比特数低于8时，量化后模型的准确率会下降非常多。想较于Integer(INT)量化，FloatingPoint(FP)量化能更好的表示长尾分布，因而越来越多的硬件平台开始支持FP量化。而这篇文章给出了大模型FP量化的解决方案。文章发表在EMNLP2023上。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.16

2023-11-18 评论 0  1125

文章简介：11月27日消息，Redmi近日发布了最新款手机K70Pro。这款手机不仅搭载了OIS光学防抖技术，还首次引入了小米自家研发的夜枭算法，为用户提供了前所未有的夜间拍摄体验据小编了解，夜枭算法最初是在小米11Ultra上首次亮相的一项重要功能。该算法专注于解决夜间拍摄中常见的噪点问题，通过自主研发的夜晚场景噪声标定系统，对夜晚场景噪声的分布和形态进行精确的数学建模。为了提高夜枭算法的效果，小米的工程团队采用了创新的方法，通过模拟添加噪声来增加模拟噪声数据的多样性，从而丰富算法的训练数据，使去噪处理

2023-11-27 评论 0  1650

文章简介：训练狗最佳方法是采用奖励机制，奖励它表现良好，惩罚它做错事。同样的策略可用于机器学习，称为强化学习。强化学习是机器学习的分支之一，通过决策训练模型来找到问题的最佳解决方案。为了提高模型准确性，可通过正奖励鼓励算法接近正确答案，同时给予负奖励以惩罚偏离目标的情况。只需要明确目标，再对数据进行建模，模型与数据开始交互，并自行提出解决方案，无需人工干预。强化学习实例我们还是以训练狗为例，我们提供诸如狗饼干之类的奖励来让狗执行各种动作。狗会按照一定的策略来追求奖励，因此它会听从命令并学习新的动作，如乞讨

2024-01-22 评论 0  1379

文章简介：驱动中国2023年6月28日消息，今日在上海世界移动通信大会期间，中国联通发布图文大模型“鸿湖图文大模型1.0”。中国联通称，鸿湖图文大模型是首个面向运营商增值业务的大模型。第一财经记者了解到，鸿湖图文大模型目前拥有8亿训练参数和20亿训练参数两个版本，可以实现以文生图、视频剪辑、以图生图等功能。此外，中国联通董事长刘烈宏在今天的主题演讲中也表示，生成式AI正在迎来发展的奇点，未来2年内50%的工作将受到人工智能深刻影响。

2023-06-29 评论 0  1476