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2024年5月2日
Gradformer: 通过图结构归纳偏差提升自注意力机制的图Transformer
摘要: 这是4月刚刚发布在arxiv上的论文,介绍了一种名为“Gradformer”的新型图Transformer,它在自注意力机制中引入了指数衰减掩码。以下是主要创新点: 指数衰减掩码: Gradformer在其自注意力模块中集成了衰减掩码。该掩码随着图结构中节点之间的距离减小而呈指数递减。这种设计使模型
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posted @ 2024-05-02 09:48 deephub
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2024年5月1日
10个使用NumPy就可以进行的图像处理步骤
摘要: 图像处理是一种数学计算。数字图像由称为像素的彩色小点组成。每个像素由红、绿、蓝(RGB)三个独立的颜色组成。每个像素中的主色由每个RGB分量的数值决定。 本文将介绍10个使用使用NumPy就可以进行的图像处理步骤,虽然有更强大的图像处理库,但是这些简单的方法可以让我们更加熟练的掌握NumPy的操作。
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posted @ 2024-05-01 10:07 deephub
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2024年4月30日
贝叶斯推理导论:如何在‘任何试验之前绝对一无所知’的情况下计算概率
摘要: 从左至右依次为托马斯·贝叶斯、皮埃尔-西蒙·拉普拉斯和哈罗德·杰弗里斯——逆概率(即现在所说的客观贝叶斯分析)发展中的关键人物。[24] https://avoid.overfit.cn/post/8c7a66d96347413db8925c5d02e5ecf0
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posted @ 2024-04-30 16:46 deephub
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2024年4月29日
如何准确的估计llm推理和微调的内存消耗
摘要: Command-R+, Mixtral-8x22b和Llama 3 70b都在最近的几周内发布了,这些模型是巨大的。它们都有超过700亿个参数: Command-R+: 104B参数 Mixtral-8x22b:具有141B参数的混合专家(MoE)模型 Llama 370b: 70.6B参数 你能在
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posted @ 2024-04-29 10:49 deephub
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2024年4月28日
通过学习曲线识别过拟合和欠拟合
摘要: 本文将介绍如何通过学习曲线来有效识别机器学习模型中的过拟合和欠拟合。 https://avoid.overfit.cn/post/daca44bbf042471bbd50b1a1514895cf
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posted @ 2024-04-28 15:47 deephub
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2024年4月27日
2024年4月计算机视觉论文推荐
摘要: 本文将整理4月发表的计算机视觉的重要论文,重点介绍了计算机视觉领域的最新研究和进展,包括图像识别、视觉模型优化、生成对抗网络(gan)、图像分割、视频分析等各个子领域 https://avoid.overfit.cn/post/6ea12c7caca64be2a03317a8bce92bed
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posted @ 2024-04-27 16:41 deephub
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2024年4月26日
常用的时间序列分析方法总结和代码示例
摘要: 时间序列是最流行的数据类型之一。视频,图像,像素,信号,任何有时间成分的东西都可以转化为时间序列。 在本文中将在分析时间序列时使用的常见的处理方法。这些方法可以帮助你获得有关数据本身的见解,为建模做好准备并且可以得出一些初步结论。 我们将分析一个气象时间序列。利用逐时ERA5 Land[1]研究20
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posted @ 2024-04-26 10:15 deephub
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2024年4月25日
开源向量数据库比较:Chroma, Milvus, Faiss,Weaviate
摘要: 语义搜索和检索增强生成(RAG)正在彻底改变我们的在线交互方式。实现这些突破性进展的支柱就是向量数据库。选择正确的向量数据库能是一项艰巨的任务。本文为你提供四个重要的开源向量数据库之间的全面比较,希望你能够选择出最符合自己特定需求的数据库。 什么是向量数据库? 向量数据库是一种将数据存储为高维向量的
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posted @ 2024-04-25 11:22 deephub
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2024年4月24日
微软Phi-3,3.8亿参数能与Mixtral 8x7B和GPT-3.5相媲美,量化后还可直接在IPhone中运行
摘要: Phi-3系列 Phi-3是一系列先进的语言模型,专注于在保持足够紧凑以便在移动设备上部署的同时,实现高性能。Phi-3系列包括不同大小的模型: Phi-3-mini(38亿参数) - 该模型在3.3万亿个令牌上进行训练,设计得足够小,可以在现代智能手机上运行。尽管体积紧凑,它的性能却可与更大的模型
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posted @ 2024-04-24 12:13 deephub
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2024年4月23日
Barnes-Hut t-SNE:大规模数据的高效降维算法
摘要: 在数据科学和分析中,理解高维数据集中的底层模式是至关重要的。t-SNE已成为高维数据可视化的有力工具。它通过将数据投射到一个较低维度的空间,提供了对数据结构的详细洞察。但是随着数据集的增长,标准的t-SNE算法在计算有些困难,所以发展出了Barnes-Hut t-SNE这个改进算法,它提供了一个有效
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posted @ 2024-04-23 10:52 deephub
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