11 2024 档案
摘要:本文将重点探讨一种替代传统单一检测器的方法:不是采用单一检测器分析数据集的所有特征,而是构建多个专注于特征子集(即子空间)的检测器系统。 在表格数据的异常检测实践中,我们的目标是识别数据中最为异常的记录,这种异常性可以相对于同一数据集中的其他记录衡量,也可以相对于历史数据进行评估。 在实际应用中,寻
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摘要:在数据科学实践中,结果的可靠性评估至关重要。准确理解结果的可靠程度能够为决策制定提供有力支持。 当我们能够量化结果的不确定性水平后,可以将其应用于以下方面: 进行场景规划,评估最优和最劣情况 开展风险评估,分析对决策的影响程度 实施模型评估,对比不同模型的性能表现 向决策者阐述结果的可信程度 不确定
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摘要:微分方程作为一种数学工具在物理学、金融学等诸多领域的动态系统建模中发挥着关键作用。对这类方程数值解的研究一直是学术界关注的重点。 数值方法是一类用于求解难以或无法获得解析解的数学问题的算法集合。这类方法主要处理描述函数在时间或空间维度上演化的微分方程,采用逐步计算的方式获得近似解。在实际应用中,微分
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摘要:在大数据处理领域,性能和效率始终是核心问题。 polars 作为新一代数据处理框架,通过利用Rust语言的底层实现和现代化的并行计算架构,在处理大规模数据集时展现出显著的性能优势。根据性能测试文章的数据显示,在CSV文件读取操作中, polars 的处理速度可达 pandas 的20倍。这种性能提升
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摘要:在机器学习工作流程中,组合估计器通过将多个转换器(Transformer)和预测器(Predictor)整合到一个管道(Pipeline)中,可以有效简化整个过程。这种方法不仅简化了数据预处理环节,还能确保处理过程的一致性,最大限度地降低数据泄露的风险。构建组合估计器最常用的工具是Scikit-le
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摘要:这是目标检测领域的首选评估指标。计算两个边界框的IoU时,如果它们有重叠区域,就测量重叠面积,然后除以两个框所覆盖的总面积。 你是否曾经训练过一个模型,在评估指标上表现出色,但在实际可视化边界框时,却发现它在许多情况下都失败了?这可能是因为像简单交并比(IoU)这样的标准指标并没有很好地捕捉到你所期
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摘要:金融交易网络和蛋白质结构存在共同特征:它们在欧几里得(x, y)空间中难以建模,需要通过复杂、大规模且异构的图结构进行精确编码和表征。 图是表示关系数据的自然结构范式,特别是在金融网络和蛋白质结构等领域。这类图能够捕捉实体间的复杂关系和交互模式,例如金融系统中的账户间交易或蛋白质中氨基酸的空间连接与
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摘要:Transformer 架构由 Vaswani 等人在 2017 年发表的里程碑式论文《Attention Is All You Need》中首次提出,如今已被广泛认为是过去十年间最具开创性的科学突破之一。注意力机制是 Transformer 的核心创新,它为人工智能模型提供了一种全新的方法,使模型
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摘要:在人工智能迅速发展的今天,多模态系统正成为推动视觉语言任务前沿发展的关键。CLIP(对比语言-图像预训练)作为其中的典范,通过将文本和视觉表示对齐到共享的特征空间,为图像-文本检索、分类和分割等任务带来了革命性突破。然而其文本编码器的局限性使其在处理复杂长文本和多语言任务时显得力不从心。 大型语言模
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摘要:在信息检索领域(即从海量数据中查找相关信息),双编码器和交叉编码器是两种至关重要的工具。它们各自拥有独特的工作机制、优势和局限性。本文将深入探讨这两种核心技术。 双编码器:高效的大规模检索 双编码器分别处理文档和搜索查询。可以将其类比为两个人独立工作:一人负责概括文档,另一人则专注于搜索查询,两者之
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摘要:视觉语言模型(Vision Language Model,VLM)正在改变计算机对视觉和文本信息的理解与交互方式。本文将介绍 VLM 的核心组件和实现细节,可以让你全面掌握这项前沿技术。我们的目标是理解并实现能够通过指令微调来执行有用任务的视觉语言模型。 总体架构 VLM 的总体架构包括: 图像编码
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摘要:当涉及到图数据时,复杂性是不可避免的。无论是社交网络中的庞大互联关系、像 Freebase 这样的知识图谱,还是推荐引擎中海量的数据量,处理如此规模的图数据都充满挑战。 尤其是当目标是生成能够准确捕捉这些关系本质的嵌入表示时,更需要一种不会在庞大数据量下崩溃的解决方案。 PyTorch-BigGra
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摘要:大型语言模型 (LLM) 如 GPT-4 彻底革新了自然语言处理 (NLP) 领域,在生成类人文本、回答问题和执行各种语言相关任务方面展现出卓越的能力。然而,这些模型也存在一些固有的局限性: 知识截止:LLM 的训练数据通常截止于特定时间点,使其无法获取训练后发生的事件或信息。 静态知识库:LLM
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摘要:本文介绍如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失 (Triplet Margin Loss) 微调嵌入模型,并重点阐述实现细节和代码示例。三元组损失是一种对比损失函数,通过缩小锚点与正例间的距离,同时扩大锚点与负例间的距离来优化模型。 https://avoid.overfit.cn/post/4
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摘要:在Python开发实践中,调试是一个不可或缺的环节。如果采用 print() 语句来追踪程序执行流程,可能会遇到一个持续出现的异常情况,并且经过多次代码审查问题的根源仍然难以确定,这可能是因为随着终端输出信息的不断增加,这种调试方式的局限性逐渐显现。本文将介绍IceCream库,这个专门用于调试的工
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摘要:在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)曾经是计算机视觉的代名词。自2012年AlexNet在ImageNet竞赛中取得突破性成功以来,CNN在图像识别、目标检测等领域掀起了一场革命。然而,纵观近年的顶会论文和研究热点,我们不得不承认一个现实:CNN相关的研究论文正在减少,曾经的"主角"似乎正逐渐淡出
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摘要:在大语言模型(LLM)快速发展的背景下,研究者们越来越关注如何通过多代理系统来增强模型性能。传统的多代理方法虽然避免了大规模再训练的需求,但仍面临着计算效率和思维多样性的挑战。本文提出的稀疏代理混合(Sparse Mixture-of-Agents, SMoA)框架,通过借鉴稀疏专家混合(Spars
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摘要:在当今数据驱动的世界中,时间序列预测在多个领域扮演着关键角色。从医疗保健分析师预测患者流量,到金融分析师预测股市趋势,再到气候科学家预测环境变化,准确的时间序列预测都至关重要。然而,传统的预测模型面临着三个主要挑战: 数据获取难度:对于新兴模式的预测,相关训练数据往往难以获取或收集。例如,LOTSA
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摘要:贝叶斯营销组合建模(Bayesian Marketing Mix Modeling,MMM)作为一种先进的营销效果评估方法,其核心在于通过贝叶斯框架对营销投资的影响进行量化分析。在实践中为确保模型的可靠性和有效性,需要系统地进行模型诊断、分析和比较。本文将重点探讨这些关键环节,包括: 通过后验预测检
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摘要:在深度学习框架的选择上,PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度,深入分析这两个框架在实际应用中的差异,为开发者提供客观的技术参考。 核心技术差异 PyTorch Lightning和Ignite在架构设计上采用了不同的方法论。Lightnin
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摘要:在 PyTorch 框架中,有一个看似简单的设置可以对模型性能产生重大影响: pin_memory 。这个设置具体起到了什么作用,为什么需要关注它呢?如果你正在处理大规模数据集、实时推理或复杂的多 GPU 训练任务,将 pin_memory 设为 True 可以提高 CPU 与 GPU 之间的数据传
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摘要:在贝叶斯统计中,选择合适的先验分布是一个关键步骤。本文将详细介绍三种主要的先验分布选择方法: 经验贝叶斯方法 信息先验 无信息/弱信息先验 经验贝叶斯方法 经验贝叶斯方法是一种最大似然估计(MLE)方法,通过最大化先验分布下数据的边际似然来估计先验分布的参数。设X表示数据,θ表示参数,则经验贝叶斯估
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摘要:本文是对发表于arXiv的论文 "TOKENFORMER: RETHINKING TRANSFORMER SCALING WITH TOKENIZED MODEL PARAMETERS" 的深入解读与扩展分析。主要探讨了一种革新性的Transformer架构设计方案,该方案通过参数标记化实现了模型的
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摘要:文本到图谱的转换是一个具有技术挑战性的研究领域,其核心任务是将非结构化文本数据转换为结构化的图谱表示。这种技术虽然由来已久,但随着大型语言模型(LLMs)的发展,其应用范围得到了显著扩展,并逐渐成为主流技术方案之一。 上图展示了信息抽取过程中文本到知识图谱的转换。图左侧展示了包含个人与公司关系描述的
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摘要:Liquid State Machine (LSM) 是一种 脉冲神经网络 (Spiking Neural Network, SNN) ,在计算神经科学和机器学习领域中得到广泛应用,特别适用于处理 时变或动态数据。它是受大脑自然信息处理过程启发而提出的一种 脉冲神经网络 。 设想你正处于一片平静的湖
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摘要:在数据科学和机器学习领域,构建可靠且稳健的模型是进行准确预测和获得有价值见解的关键。然而当模型中的变量开始呈现出高度相关性时,就会出现一个常见但容易被忽视的问题 —— 多重共线性。多重共线性是指两个或多个预测变量之间存在强相关性,导致模型难以区分它们对目标变量的贡献。如果忽视多重共线性,它会扭曲模型
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摘要:近年来,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域取得了显著进展。这些模型通过在大规模文本数据上进行预训练,能够习得语言的基本特征和语义,从而在各种NLP任务上取得了突破性的表现。为了将
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摘要:在机器学习教学实践中,我们常会遇到这样一个问题:"模型表现非常出色,准确率超过90%!但当将其提交到隐藏数据集进行测试时,效果却大打折扣。问题出在哪里?"这种情况几乎总是与数据泄露有关。 当测试数据在数据准备阶段无意中泄露(渗透)到训练数据时,就会发生数据泄露。这种情况经常出现在常规数据处理任务中,
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摘要:随机性在诸多领域中扮演着至关重要的角色,涵盖密码学、仿真和机器学习等方面。因为随机性为无偏决策、不可预测序列和安全加密提供了基础。然而生成随机数是一项复杂的任务,理解伪随机数生成(pseudo-random number generation, PRNG)与真随机数生成(true random nu
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