• 2024-11-20ARS Reinforcement Learning using Gymnasium
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  • 2024-11-13【阅读文献笔记】TransXNet: Learning Both Global and LocalDynamics with a Dual Dynamic Token Mixer
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  • 2024-11-12深入浅出Word2Vec:从原理到实战,如何利用词嵌入提升NLP应用
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  • 2024-11-11集成学习(Ensemble Learning)简介
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  • 2024-11-11荣登Nature! 持续学习(Continue Learning)取得最新突破
    2024深度学习发论文&模型涨点之——持续学习Nature发了一篇《Lossofplastisityindeepcontinuallearning》文章介绍了一种创新的算法——持续反向传播(ContinualBackpropagation),该算法通过在每次迭代中随机重置一小部分较少使用的神经元来保持网络的塑性。这种方法通过
  • 2024-11-11语义通信论文略读(七)Contrastive Learning-Based Semantic Communications
    ContrastiveLearning-BasedSemanticCommunications基于对比学习的语义通信·作者:ShunpuTang,QianqianYang,LishengFan,XianfuLei,ArumugamNallanathan,GeorgeK.Karagiannidis·所属机构:广州大学计算机科学与网络安全学院,浙江大学信息科学与电子工程
  • 2024-11-07论文翻译 | Teaching Algorithmic Reasoning via In-context Learning
    摘要        大型语言模型(LLMs)通过扩大模型和数据规模,展现了不断增强的上下文学习能力。尽管取得了这一进展,LLMs仍然无法解决算法推理问题。尽管在提供最终答案的同时给出解释促进了在多步骤推理问题上的进一步改进,但Anil等人(2022年)指出,即使是简单的算法推理任务,比如
  • 2024-11-06AI时代将很快来临
    AI时代即将很快来临openai的ceo在个人网站上发了一篇文章,链接是:sam个人网站页,重点如下:Howdidwegettothedoorstepofthenextleapinprosperity?Inthreewords:deeplearningworked.In15words:deeplearningworked,gotpredictablybetterwithscale,andwe
  • 2024-11-02Q-learning原理及代码实现
    目录1.Q-learning原理      1.1Q值 1.2 更新规则 1.3 目标 1.4 探索与利用2.代码实现 2.1代码示例 2.2解释1.Q-learning原理             Q-learning是一种基于值的强化学习算法,用于在不依赖环境模型的情况下学习
  • 2024-10-31LightGBM 中最重要的超参数
    1.num_leaves含义:num_leaves控制每棵树可以生成的叶子节点数,代表模型的复杂性。更高的叶子节点数意味着模型可以捕捉更细致的特征关系,但也更容易过拟合。默认值:通常设置在31或64。如何调整:增大num_leaves:增大叶子数能够提升模型的拟合能力,但容易过拟合。在复杂的数据
  • 2024-10-30CIS5200: Machine Learning
    CIS5200:MachineLearningFall2024Homework2ReleaseDate:October9,2024DueDate:October18,2024HW2willcountfor10%ofthegrade.Thisgradewillbesplitbetweenthewritten(30points)andprogramming(40points)parts.Allwrittenhomework
  • 2024-10-29强化学习的数学原理-07时序差分方法
    目录引入TDlearingofstatevaluesTDlearingofactionvaluesSarsaTDlearingofactionvaluesExpectedSarsaTDlearingofactionvaluesn-stepSarsaTDlearingofoptimalactionvalues:Q-learningaunifiedpointofview引入这三个例子是层层递进的,都可以用\(R
  • 2024-10-29【论文笔记】C$^2$RL: Content and Context Representation Learning for Gloss-free Sign Language Translation
  • 2024-10-25【强化学习】—— Q-learning算法
    Q-Learning算法Q-learning是一种无模型的强化学习算法,用于寻找最优策略以最大化累积奖励。它通过学习一个状态-动作值函数Q(s,
  • 2024-10-25论文阅读-Learning to Predict Visual Attributes in the Wild
    摘要视觉属性构成了场景中包含信息的大部分。物体可以使用多种属性来描述,这些属性展现了它们的视觉外观(颜色、纹理)、几何特征(形状、大小、姿态)以及其他内在属性(状态、动作)。现有工作大多局限于特定领域内的属性预测研究。在本文中,我们介绍了一个大规模的野外视觉属性预测数据集,
  • 2024-10-22R语言机器学习系列教程大纲
    R语言机器学习算法实战系列(一)XGBoost算法+SHAP值(eXtremeGradientBoosting)R语言机器学习算法实战系列(二)SVM算法+重要性得分(SupportVectorMachine)R语言机器学习算法实战系列(三)lightGBM算法+SHAP值(LightGradientBoostingMachine)R语言机器学习算法实战系列(四)随机森林算法
  • 2024-10-22一文了解 Conda(包教包会,不会留言)
    Conda使用指南Conda是一个开源包管理和环境管理系统,能够以跨平台的方式进行软件包的安装、管理和依赖管理,特别适用于Python和R语言的环境管理。本文整理了常见Conda命令的使用方法。1.安装Miniconda首先,下载Miniconda的安装脚本并执行安装。以LinuxAArch64架构
  • 2024-10-21机器学习——量子机器学习(Quantum Machine Learning)
    机器学习——量子机器学习(QuantumMachineLearning)量子机器学习(QuantumMachineLearning)——未来的智能计算量子机器学习的核心概念使用Qiskit进行量子机器学习——代码示例代码解析量子机器学习的应用结论量子机器学习(QuantumMachineLearning)——下一代智能计算什
  • 2024-10-20异配图对比学习24整理
    数据集介绍:大类数据集名称pyg‘cora’,‘citeseer’,‘pubmed’,‘cornell’,‘texas’,wisconsin’,flickr,reddit,actoryandexchameleon_filtered,squirrel_filtered,roman_empire,amazon_ratings,minesweeper,tolokers,questionslinkx‘arxiv-year’,‘genius’,‘
  • 2024-10-19论文阅读:Vision Mamba- Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Model
    文章介绍本文由华中科技大学、地平线、智源人工智能研究院等机构合作;提出了一种带有双向Mamba块(Vim)的新通用视觉baseline,它用位置嵌入标记图像序列,并用双向状态空间模型压缩视觉表示。问题引入在处理图像和视频等视觉数据方面,基于纯SSM的通用baseline尚未得到探索;Visu
  • 2024-10-19高效部署大型语言模型:基于AMD GPU的文本生成推理
    EfficientdeploymentoflargelanguagemodelswithTextGenerationInferenceonAMDGPUs2024年1月24日,由DouglasJia撰写。[文本生成推理(TGI)]是一个用于以无与伦比的效率部署和服务大型语言模型(LLM)的工具包。TGI专门为流行的开源LLM(如Llama、Falcon、StarCoder、BLOO
  • 2024-10-18强化学习算法笔记之【Q-learning算法和DQN算法】
    强化学习笔记之【Q-learning算法和DQN算法】前言:强化学习领域,繁冗复杂的大段代码里面,核心的数学公式往往只有20~40行,剩下的代码都是为了应用这些数学公式而服务的这可比遥感图像难太多了,乱七八糟的数学公式看得头大本文初编辑于2024.10.5CSDN主页:https://blog.csdn.net/rvd
  • 2024-10-17如何调整batch size和学习率之间的关系?
    一般来说,我们batchsize大一些,则learningrate也要大一些。且有一个数学关系,当我们改变batch_size的时候,可能遵循这样的规律:newlearningrate=oldlearningra
  • 2024-10-17Machine Learning的学习旅途
    交叉验证cross_val_scorecross_val_score是Scikit-learn中的一个函数,用于执行交叉验证(cross-validation),它可以帮助评估模型的泛化能力。交叉验证是一种常见的模型评估方法,通过将数据集分成多个训练和测试集,避免模型过拟合并评估它在不同数据划分上的表现。使用及常见参数
  • 2024-10-14人工智能的核心技术之机器学习
    大家好,我是Shelly,一个专注于输出AI工具和科技前沿内容的AI应用教练,体验过300+款以上的AI应用工具。关注科技及大模型领域对社会的影响10年+。关注我一起驾驭AI工具,拥抱AI时代的到来。人工智能(AI)核心技术概述:人工智能(AI)是一个快速发展的领域,其核心技术不断演进和扩展。以下是