SOTA(State-of-the-Art)在深度学习领域，SOTA指的是“当前最高技术水平”或“最佳实践”。它用来形容在特定任务或领域中性能最优的模型或方法。随着研究进展，SOTA会不断被新的研究成果所超越。 非端到端模型非端到端模型指的是模型架构中包含多个分离的组件或步骤，每个

        支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是统计学习理论的一个重要成果，广泛应用于分类和回归问题。SVM以其高效的分类性能和良好的泛化能力在机器学习领域中占据重要地位。本文将详细介绍支持向量机的由来、基本原理、构建过程及其优缺点。二、支持向量机的由

序言深度学习，作为当代人工智能领域的核心驱动力，其动机源于对模拟人类智能深层认知机制的渴望。我们追求的是让机器能够像人类一样理解、分析并应对复杂多变的世界。然而，这一追求之路并非坦途，面临着数据获取与处理的挑战、模型复杂度的控制、计算资源的巨大消耗等重重障碍。

    组合学习，即掌握将基本概念结合起来构建更复杂概念的能力，对人类认知至关重要，特别是在人类语言理解和视觉感知方面。这一概念与在未观察到的情况下推广的能力紧密相关。尽管它在智能中扮演着核心角色，但缺乏系统化的理论及实验研究方法，使得分析计算模型的组合学习能力

1.模式识别系统的各个设计环节模式采集：借助物理设备（传感器、摄像头）进行数据的采集和存储。预处理：数据清洗、降噪，增强数据中有用的信息。特征提取：提取数据中对识别有用的特征。分类器学习：根据训练数据特点，选择何时的分类器模型，利用训练集学习得到参数。2.模式

ONTHETRAININGANDGENERALIZATIONOFDEEPOPERATORNETWORKS(关于深度算子网络的训练和泛化)remark：相较于之前的文章，这篇更新了两个重要定理的证明！算子网络DeepONet由两个网络构成，即trunk网络和branch网络，通常是同时训练这两个网络，这相当于是在高维空间中解决复杂的优

类图描述的类和类之间的静态关系，是逻辑层面的模型包含元素类类里面有类名，属性，和方法，可以更具需要不写属性和方法的类型，也可以属性和方法都不写，方法和属性前面的+-号表示访问权限+公有-私有#受保护的~是包权限关系依赖：没有直接关系虚线+箭头关联：有直接关系，但

一. 理解大模型的局限性1.理解力的挑战        当前的大模型，尽管能够生成类似人类的文本和在特定任务中表现优异，但在真正理解上下文和语义方面仍存在局限。例如，GPT-3等模型可以生成流畅的文章，但在遇到复杂逻辑推理或多步骤推理时，容易出现错误。这说明，模型在语义理

欠拟合：泛化能力差，训练样本集准确率低，测试样本集准确率低。过拟合：泛化能力差，训练样本集准确率高，测试样本集准确率低。合适的拟合程度：泛化能力强，训练样本集准确率高，测试样本集准确率高欠拟合原因：训练样本数量少模型复杂度过低参数还未收敛就停止循环欠拟合的解决办法：增加

一、引言在人工智能（AI）领域，大模型凭借其强大的处理能力和广泛的应用前景，已经成为研究的热点。然而，尽管这些模型在多个领域展现出了惊人的能力，但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。本文旨在探讨如何让大模型变得更“聪明”，并提出相应的解决方案。二、大模

一.数据增强是什么？在深度学习中，数据增强是通过一定的方式改变输入数据，以生成更多的训练样本，从而提高模型的泛化能力和效果。数据增强可以减少模型对某些特征的过度依赖，从而避免过拟合。二.什么是泛化能力？模型泛化是指机器学习模型对新的、未见过的数据的适应能力。在机器学

前言 第一个以「泛化」能力为核心设计原则的可学习图像匹配器来了！欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。本文转载自机器之心仅用于学术分享，若侵权请联系删除CV方向的准研究生们，未来三年如何度过？招聘高光谱图像、语

前言 无位置编码（NoPE）的Transformer已经被证明在自回归语言模型任务上和Transformer+RoPE效果相当，但是NoPE的长度泛化问题并没有改善，和RoPE一样严重。华师、复旦、上海AILab联合团队基于NoPE，在排除位置编码影响下，研究长度泛化失败的表现和原因，并首次提出适用于NoPE

让大模型变得更聪明三个方向随着人工智能技术的飞速发展，大模型在多个领域展现出了前所未有的能力，但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。那么，如何让大模型变得更聪明呢？方向一：算法创新1.1算法创新关键步骤和策略不断探索和开发新的算法，以提高模型的学习

随着人工智能技术的飞速发展，大规模预训练模型已经成为推动行业进步的关键力量。这些“大模型”在自然语言处理、计算机视觉乃至跨模态任务上展现出了前所未有的能力。然而，追求更高级别的智能——即提升模型的理解力、泛化能力和适应性，是当前研究的热点。本文将深入探讨实现这

1.大模型的定义大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务

稠密连接网络（DenseNet）是一种深度卷积神经网络，通过在网络中引入密集连接（denseconnection）来增强特征重用和梯度流动，从而提高模型的性能和泛化能力。在DenseNet中，每个层都将前面所有层的输出作为其输入，形成了一个密集的连接结构。与ResNet相比，DenseNet更加注重特征的重用和信息的共

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、统计学习分类1.基本分类1.1监督学习1.2无监督学习1.3强化学习1.4半监督学习和主动学习2.模型分类2.1概率模型与非概率模型2.2线性与非线性2.3参数化和非参数化模型3.算法分类4.技巧

一种提升深度多视角行人检测的泛化性能的方法BringingGeneralizationtoDeepMulti-ViewPedestrianDetection论文url：https://openaccess.thecvf.com/content/WACV2023W/RWS/html/Vora_Bringing_Generalization_to_Deep_Multi-View_Pedestrian_Detection_WACVW_2023_paper.

标题：ACausalityInspiredFrameworkforModelInterpretation关键词：自然语言处理，因果推理，可解释机器学习论文链接：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3580305.3599240会议：KDD1.简介解释(explanation)能否揭示模型表现的根本原因(rootcause)是XAI的重要问题。文章提出

目录1.引言与背景2.集成学习定理3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点：缺点：6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景机器学习领域中，模型性能的提升往往依赖于对数据特征的深入理解、恰当的模型选择以及有效的超参数调整。然而，在面对复杂且高度非线性

模型优化方法模型压缩：包括模型权重量化、模型权重稀疏和模型通道剪枝等方法。优化推理引擎：如TVM、tensorRT和OpenVINO等，用于优化模型的推理速度。数据预处理：包括归一化、标准化等，有助于提高模型的泛化能力。模型设计：涉及模型的架构、损失函数、优化器等，合理的模型设计可以

假设你正在学习做三种不同的手工艺品：编织毛衣、雕刻木雕、和折纸。现在你有两种方法来学习这些手工艺品：将所有材料混合在一起学习：你把毛线、木头和纸张都混在一起，然后学习如何制作所有这些手工艺品。这种方法会让你对各种材料和技术有一定的了解，但可能会导致你在某个特

数据增强技术：扩充训练集，提高模型泛化能力1.背景介绍在当今人工智能和机器学习蓬勃发展的时代，数据无疑是模型训练的关键。然而,在实际应用中,我们往往面临着训练数据有限、不平衡、噪声大等问题,这极大地限制了模型的泛化能力。数据增强技术应运而生,通过对现有数据进行各

原文链接：https://www.cnblogs.com/lcword/p/10472040.html用例图主要用来描述角色以及角色与用例之间的连接关系。说明的是谁要使用系统，以及他们使用该系统可以做些什么。一个用例图包含了多个模型元素，如系统、参与者和用例，并且显示这些元素之间的各种关系，如泛化、关联和依赖。它