revisited sampling random论文

SHARPNESS-AWARE MINIMIZATION FOR EFFICIENTLY IMPROVING GENERALIZATION论文阅读笔记

Intro 在训练集上最小化损失很可能导致泛化性低,因为当今模型的过参数化会导致training loss的landscape异常复杂且非凸,包含很多local/global minima,因此优化器的选择至关重要。loss landscape的几何性质(特别是minima的flatness)与泛化 ......

美国财团是如何控制美国教育界的 —— 哈佛史上最短任期!53岁女校长宣布辞职,博士论文被指抄袭

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教育界 财团 任期 校长 博士

[论文阅读] Self-conditioned Image Generation via Generating Representations

Pre title: Self-conditioned Image Generation via Generating Representations accepted: arXiv 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2312.03701 code: https:/ ......

Learning Dynamic Query Combinations for Transformer-based Object** Detection and Segmentation论文阅读笔记

Motivation & Intro 基于DETR的目标检测范式(语义分割的Maskformer也与之相似)通常会用到一系列固定的query,这些query是图像中目标对象位置和语义的全局先验。如果能够根据图像的语义信息调整query,就可以捕捉特定场景中物体位置和类别的分布。例如,当高级语义显示图 ......

【常用模块及方法】random_json_os_hashlib_time

【一】random(随机数模块) random模块是Python中用于生成随机数的一个标准库模块。它提供了各种生成随机数的函数和方法,可以用于生成随机数、随机选择、随机排列等。通过使用random模块,你可以在Python程序中实现随机性和不确定性,以及进行各种随机相关的操作。例如,可以使用rand ......

【常用模块及方法】random_json_os_hashlib_time

【一】random(随机数模块) random模块是Python中用于生成随机数的一个标准库模块。它提供了各种生成随机数的函数和方法,可以用于生成随机数、随机选择、随机排列等。通过使用random模块,你可以在Python程序中实现随机性和不确定性,以及进行各种随机相关的操作。例如,可以使用rand ......

论文写作方法

公式居中编号靠右 https://www.bilibili.com/video/BV1Xd4y1Z7Xi/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=f0c0211a242fdec2b56aa48b9d63c70e 公式编辑器:matht ......
论文写作 方法 论文

【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models

时间:2023 学校:慕尼黑大学 创新点: 1.据我们所知,这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM,并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明,zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......

机器学习周刊 第4期:动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述

LLM开发者必读论文:检索增强(RAG)生成技术综述! 目录: 1、动手实战人工智能 Hands-on Al 2、huggingface的NLP、深度强化学习、语音课 3、Awesome Jupyter 4、计算机科学热门论文 5、LLM开发者必读论文:检索增强 (RAG) 生成技术综述 6、App ......
人工智能 实战 人工 语音 助手

机器学习周刊03:如何学习深度学习?2024 年学习生成式 AI 路线图、如何构建高效的RAG系统、苹果 腾讯最新论文、阿里DreaMoving

腾讯推出的 AppAgent,是一个多模态智能体,通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面,能像真实用户一样操作手机! 机器学习周刊:关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习? 最近X上有推友重提这篇文章,是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......
路线图 DreaMoving 深度 周刊 路线

Jax框架在不同版本间的随机数生成并不一致 —— jax.random

官方: https://jax.readthedocs.io/en/latest/api_compatibility.html#numerics-and-randomness 具体的解释就是在不同的Jax版本之间,即使设置相同随机种子也不能保证生成的随机数一致,比如: ` jax.random.gu ......
随机数 框架 版本 random Jax

我是超级无敌板子大王(sample.cpp)

自用。 #include <bits/stdc++.h> #include <chrono> std::mt19937 eng(std::chrono::steady_clock::now().time_since_epoch().count()); int rnd(int l, int r) { ......
板子 大王 sample cpp

我是超级无敌板子大王(sample.cpp)

自用。 #include <bits/stdc++.h> #include <chrono> std::mt19937 eng(std::chrono::steady_clock::now().time_since_epoch().count()); int rnd(int l, int r) { ......
板子 大王 sample cpp

ICLR 2022: Anomaly Transformer论文阅读笔记+代码复现

本论文全名为Anomaly Transformer: Time Series Anomaly Detection with Association Descrepancy(通过关联差异进行时序异常检测),主要提出了一种无监督的异常点检测算法,并在6个benchmarks上测试,获取良好结果。 论文链 ......
Transformer Anomaly 代码 笔记 论文

random、os、json模块

常用模块 1. random模块 1.1 随机小数字 # 1.默认区间的小数 random.random() # 大大于0且小与1之间的小数 import random data = random.random() print(data) # 0.7412470737488398 # 2.生成指定区 ......
模块 random json

NeurIPS 2023 | 腾讯 AI Lab 18 篇入选论文解读

前言 NeurIPS 2023(Neural Information Processing Systems)神经信息处理系统大会是当前全球最负盛名的 AI 学术会议之一,将于 12 月 10 日在美国新奥尔良召开。官方信息显示,本届会议共有 12343 篇有效论文投稿,接收率为 26.1%,略高于 ......
NeurIPS 论文 2023 Lab 18

ChatGPT论文降重Prompt

你是一个已经阅读过大量论文的论文写作专家。我正在设计一个基于xxx系统。接下来,我将给你一个论文段落,你可以使用调整句子用词、句子结构等方法,重新描述这段话,对文章的内容进行润色,使之更加接近论文的写作风格。你也可以自己增添一些描述和内容。 ......
ChatGPT Prompt 论文

Python模块之random模块

random模块 【一】概要 random 模块是 Python 标准库中提供的用于生成伪随机数的模块。在计算机中,真正的随机数是很难获得的,通常使用伪随机数来模拟随机性。random 模块提供了一系列函数,用于生成不同分布的伪随机数。 由于是伪随机数生成器,使用相同的种子(seed)可以复现相同的 ......
模块 Python random

大模型评测-微软亚洲研究院:A Survey on Evaluation of Large Language Models论文分享

《A Survey on Evaluation of Large Language Models》 一、论文介绍:微软亚洲研究院公开了介绍大模型评测领域的论文《A Survey on Evaluation of Large Language Models》。该论文一共调研了219篇文献,以评测内容 ......
Evaluation 研究院 Language 模型 Survey

【模块】random、json、os、hashlib、time

【一】random(随机数模块) random模块是Python中用于生成随机数的一个标准库模块。它提供了各种生成随机数的函数和方法,可以用于生成随机数、随机选择、随机排列等。通过使用random模块,你可以在Python程序中实现随机性和不确定性,以及进行各种随机相关的操作。例如,可以使用rand ......
模块 hashlib random json time

论文精读—多智能体算法在无人机集群的运用

导:“在阅读一篇论文后,要对这几个方面有清晰的认识,动机、创新点和实验设计,外加自己对这篇论文有什么想法” 论文解读:本文组织如下:第二节介绍了相关工作,第三节介绍了大规模搜索场景和系统模型,第四节详细介绍了基于marl的无人机群搜索方法,第五节讨论了仿真设置和实验结果,第六节总结了本文。 建模思考 ......
无人机 集群 算法 智能 论文

AAAI 2024 | 腾讯优图实验室27篇论文入选,含表格结构识别、异常图像生成、医学图像分割等研究方向

前言 AAAI 2024 (AAAI Conference on Artificial Intelligence) 人工智能国际会议于近日公布论文录用结果,本届会议共收到9862篇份论文投稿,最终录用2342篇论文,录用率23.75%。AAAI 是美国人工智能协会主办的年会,同时也是是人工智能领域中 ......
图像 研究方向 表格 实验室 方向

Python random模块(获取随机数)常用方法和使用例子

random.random random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 random.uniform random.uniform(a, b),用于生成一个指定范围内的随机符点数,两个参数其中一个是上限,一个是下限。 如果a > b,则生成的随机数n: ......
随机数 模块 例子 常用 方法

三分钟学完科研论文常用统计图

统计分析的结果通常包括统计图和统计表。统计图是一种用图形表示数据的方式,它能够直观地展示数据的分布、趋势和关系。科研论文中常见的统计图包括条形图、饼图、折线图、散点图等。这些图形可以帮助人们快速地理解和分析数据,找出其中的规律和特征。今天就来讲一讲常用的科研统计图。 一、统计图结构 统计图一般包括5 ......
科研论文 科研 常用 论文

论文笔记:全同态加密研究进展-白利芳等

论文笔记:全同态加密研究进展-白利芳等 同态加密–概念 同态性 给定2个代数结构间的映射,**$ \delta: A \to B\(,满足\)\delta(x _A y)=\delta(x) _B \delta(y)\(**,这里这种映射\)\delta \(就可以看作是同态加密中的“加密”操作,即 ......
研究进展 笔记 论文

GPT-1论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》解读

背景 GPT-1 采用了两阶段训练的方式: 1. 第一阶段 pre-training,在海量文本上训练,无需label,根据前k-1个词预测第k个单词是什么,第一阶段的训练让模型拥有了很多的先验知识,模型具有非常强的泛化性 2. 第二阶段在特定任务上fine-tuning,让模型能适应不同的任务,提 ......

大模型涉及到的比较经典的论文

大模型涉及到的比较经典的论文: 2014 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate - This paper introduces an attention mechanism in RNNs to i ......
模型 经典 论文

【论文精读#1】SPGAN-DA:用于领域自适应遥感图像语义分割的语义保留生成对抗网络

作者: Yansheng Li 发表年代: 2023 使用的方法: 无监督领域自适应(UDA)、GAN、ClassMix、边界增强 来源: IEEE TGRS 方向: 语义分割 期刊层次: CCF B;工程技术1区;IF 8.2 文献链接: https://doi.org/10.1109/TGRS. ......
语义 遥感 SPGAN-DA 图像 领域

CRC-Aided Sparse Regression Codes for Unsourced Random Access

This paper considers a coding scheme for unsourced random access (URA) based on sparse regression codes(SPARCs). ......
Regression CRC-Aided Unsourced Access Sparse

论文推荐:大型语言模型能自我解释吗?

这篇论文的研究主要贡献是对LLM生成解释的优缺点进行了调查。详细介绍了两种方法,一种是做出预测,然后解释它,另一种是产生解释,然后用它来做出预测。 最近的研究发现,即使LLM是在特定数据上训练的,也不能认识到训练的知识与推理上下文之间的联系。 因此一些人认为之为“X链”的方法非常重要。因为要求LLM ......
模型 语言 论文
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