2022 年 11 月,ChatGPT 发布掀起 AI 狂潮。时隔 1 年,2023 年 11 月,ChatGPT 之父、Sam Altman 的一项人事巨变,再次掀起了一场 AI ...
具有专家混合(MoEs)的稀疏激活mlp在保持计算常数的同时显着提高了模型容量和表达能力。此外gMLP表明,所有mlp都可以在语言建模方面与tra...
这是微软在11月最新发布的一篇论文,题为“Everything of Thoughts: Defying the Law of Penrose Triangle for Thought Generation”,介...
在机器学习中,术语Ensemble指的是并行组合多个模型,这个想法是利用群体的智慧,在给出的最终答案上形成更好的共识。
首先我们回顾经典的线性回归。然后我将解释什么是核函数和线性核函数,最后我们将给出上面表述的数学证明。
数值天气预报是天气预报的主流方法。它通过数值积分,对地球系统的状态进行逐网格的求解,是一个演绎推理的过程。
本文将首先简要概述支持向量机及其训练和推理方程,然后将其转换为代码以开发支持向量机模型。之后然后将其扩展成多分类的场景,并通过...
AutoGen作为一个最大化LLM(如GPT-4)能力的框架而脱颖而出。由微软研究院开发的AutoGen通过提供一种自动化、优化和编排工作流的方法,简...
在金融市场中,优化投资组合对于实现风险与回报之间的预期平衡至关重要。蒙特卡罗模拟提供了一个强大的工具来评估不同的资产配置策略及...
水的太阳能光电化学 (PEC) 分解是将太阳能高效转换为氢能的方法,是一种很有前景的可再生能源生产方式。然而,受电极性质及电极缺陷的...
Spectron是谷歌Research和Verily AI开发的新的模型。与传统的语言模型不同,Spectron直接处理频谱图作为输入和输出。该模型消除归纳偏差...
抽样是研究和数据收集中不可或缺的方法,能够从更大数据中获得有意义的见解并做出明智的决定的子集。不同的研究领域采用了不同的抽样技...
生物信息学 (Bioinformatics) 是指利用应用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法,研究生物学问题。随着计算机科学技术的发展,AI 在...
随着物流订单达到新的量级,传统物流运输过程无法实时监控与管理,同时人力作业也难以保证其效率,容易出现各种意外风险,因此仓储物流...
逆合成旨在找到一系列合适的反应物,以高效合成目标产物。这是解决有机合成路线的重要方法,也是有机合成路线设计的最简单、最基本的方...
生物传感是人类与机器、人类与环境、机器与环境交互的重要媒介。其中,触觉能够实现精准的环境感知,帮助使用者与复杂环境交互。 为模仿...
可视化是一种强大的工具,用于以直观和可理解的方式传达复杂的数据模式和关系。它们在数据分析中发挥着至关重要的作用,提供了通常难以...
机器学习与深度学习的应用已广泛渗透到各个行业和领域中,但随之而来的计算复杂性和时间耗费也日益增加。如何有效地优化和加速这些计算...
多肽是两个以上氨基酸通过肽键组成的生物活性物质,可以通过折叠、螺旋形成更高级的蛋白质结构。多肽不仅与多个生理活动相关联,还可以...
自从扩散模型发布以来,GAN的关注度和论文是越来越少了,但是它们里面的一些思路还是值得我们了解和学习。所以本文我们来使用Pytorch 来...