介绍em算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。EM算法，作为一个框架思想，它可以应用在很多领域，比如说数据聚类领域----模糊聚类的处理，待会儿也会给出一个这样的实现例子。EM算法原理EM算法从名称上就能看出他可以被分成2个部分，E-Step和M-Step。E-Step叫做期望化步骤，M-Step为最大化步骤。整体算法的步骤如下所示：1、初始化分布参数。2、
一、从 2D 图像中提取 3D 模型现实中，如想让使艺术家或工程师能充分利用 3D 模型，将其放入游戏引擎、3D 建模器或电影渲染器等广泛使用的工具中最好不过，不过前提是：这类 3D 模型是带有纹理材料的三角网格形式（主要用于定义 3D 图形和建模形状的基本框架）。一般来说，许多游戏工作室和创作者习惯性会使用复杂的摄影测量技术来创建此类 3D 模型，不仅要劳心劳力地手动操作，还需耗费大量时间——但
转载
2024-08-26 20:47:22
116阅读
一、前言1、记忆性利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”，使模型记住共现频率较高的特征组合，且可解释性强。这种方式有着较为明显的缺点：首先，特征工程需要耗费太多精力。其次，因为模型是强行记住这些组合特征的，所以对于未曾出现过的特征组合，权重系数为0，无法进行泛化。2、泛化性 为了加强模型的泛化能力，引入了DNN结构，将高维稀疏特征编码为低维稠密的Embedding vector，这种
转载
2024-07-25 08:22:00
1774阅读
2019年03月24日15:23:32更新： 由于图片经常显示不出来，本文最新链接请点击：://fuhailin.github.io/Embedding/ 博主所有博客写作平台已迁移至：://fuhailin.github.io/ ，欢迎收藏关注。这篇博客翻译自国外的深度学习系列文章的第四篇在深度学习实验中经常会遇Embedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比
转载
2024-07-29 19:06:14
381阅读
文章目录前言一、大模型的优势二、大模型的应用场景三、如何使用大模型总结 前言随着人工智能技术的不断发展，深度学习已经成为了目前最为热门的技术之一。而在深度学习领域中，大模型(Large Scale Model)则是一种备受关注的技术。大模型是指由数百万、甚至数十亿个参数组成的神经网络模型，它们可以处理大规模的数据集，并且具有非常强的学习能力和泛化能力。一、大模型的优势相比于传统的小型模型，大模型
转载
2024-05-03 22:40:58
160阅读
时间序列：一种普遍存在的数据形态众所周知，时间序列是一种普遍存在的数据形态，与我们的日常生活及生产活动密切相关。如：股票指数、原油价格等金融市场数据；温度、湿度等天气数据；振动、转速等工业设备运行工况数据；以及电力负荷、新能源发电功率等电力数据；还有与我们身体相关的血压、心率、血氧饱和度等健康监测数据，都属于时间序列数据。概括起来，时间序列可以被定义为一组或多组按发生时间排列的随机变量。时序数据如
如何利用计算中心成千上百的AI加速芯片的集群，训练参数量超过百亿的大规模模型？并行计算是一种行之有效的方法，除了分布式并行计算相关的技术之外，其实在训练大模型的过程还会融合更多的技术，如新的算法模型架构和内存/计算优化技术等。这篇文章梳理我们在大模型训练中使用到的相关技术点，主要分为三个方面来回顾现阶段使用多AI加速芯片训练大模型的主流方法。1. **分布式并行加速：**并行训练主要分为
转载
2024-04-25 13:10:19
1154阅读
这篇来讲如何利用memcached实现一级缓存，以及如何让一级缓存组件支持在企业库，memcached或者其它第三方实施方案之间的切换。memcached本人并没有太多经验，如果文中有说的不对的地方，还希望批评指出，且文中关于memcached的代码大多来自网络。 &nbs
转载
2024-09-30 10:24:44
80阅读
哎，经过小半个月的模型构造，我得到了一令人悲伤的结果，按照我的想法创建模型之后，根本不work，我甚至不知道为什么softmax会分配出两个0的结果，按理说分出的东西的和肯定是1，哪怕全是10我都接受了，为什么会是两个0的结果，我很难过。接下来我想用时序网络实验实验了。就算是失败按理我也写一下吧，当成是实验记录了，大佬们要是有什么指导的地方也可以直接告诉我，谢谢各位了。从上次开发记录开始，我们从T
参考博客：https://spaces.ac.cn/archives/4122 (力荐)embedding的作用大体上有两点：降低one-hot编码带来的特征稀疏与维度过大的问题。通过嵌入矩阵将one-hot编码的输入样例转换为非稀疏向量后，可以通过各种方法(余弦等方法)计算样例之间的相似度，便于理解。one-hot编码矩阵的优点与问题：对于由多个词组成的一个句子而言(英文句子)，one-hot编
转载
2024-05-05 13:31:13
76阅读
1.Embedding层的作用 以NLP词嵌入举例，Embedding层就是为了训练一个词嵌入矩阵出来，然后可以获得任意的一个词的词向量。 也就是说对于像一个句子样本X=[1,2,3] (1,2,3表示单词在词典中的索引)这样的输入可以先对它one-hot然后乘上词嵌入矩阵就可得到这个句子的词嵌入向量表示。要想得到好的词向量，我们需要训练的就是这个矩阵W(shape=(input_dim,o
转载
2024-05-08 19:33:13
108阅读
文章Genomic and microenvironmental heterogeneity shaping epithelial-to-mesenchymal trajectories in cancer摘要上皮-间充质转化(EMT)是癌症进展的关键细胞过程，具有多种中间状态，其分子特征仍然不明显。为了填补这一空白，我们提出了一种基于转录组信号强有力地评估个体肿瘤中 EMT 转化的方法。我们应用
转载
2024-05-20 13:32:28
58阅读
Embedding模型能够从高维稀疏的数据中提取出低维密集的向量表示，从而捕捉输入数据之间的深层次语义关系。那么你是否好奇Embedding模型是怎么得到的呢？最近我花了点时间总结了下它的训练过程，通常涉及如下几个关键步骤：初始化嵌入空间：在训练开始之前，为每个符号（如单词、图像特征等）随机初始化一个初始嵌入向量，这些向量通常具有固定长度，
DALL·E是OpenAI公司发布的一个用文本生成图像的模型，它是GPT-3的一个版本，经过文本-图像数据集训练，具有120亿参数，可以从文本描述生成图像。DALL·E能够创建拟人化的动物和物体，以合理的方式组合不相关的概念，渲染文本，以及对现有图像进行转换。DALL·E生成的图像：一个穿着芭蕾舞裙遛狗的萝卜宝宝的插图。DALL·E生成的图像：一个穿着芭蕾舞裙滑冰的萝卜宝宝的插图。DALL·E有时
随着ChatGPT的火爆，大模型受到的关注度越来越高，大模型展现出的能力令人惊叹。第一个问题：怎样的模型可以称之为大模型呢？一般来说，我们认为参数量过亿的模型都可以称之为“大模型”。而在自动驾驶领域，大模型主要有两种含义：一种是参数量过亿的模型；另一种是由多个小模型叠加在一起组成的模型，虽然参数量不过亿，但也被称为“大模型”。第二个问题：大模型的应用有什么条件？大数据和大算力是大模型应用的重要前置
转载
2024-08-14 09:20:50
190阅读
1. 什么是Graph Embedding？Embedding是将目标（文字、图像）降维，并在结果中保留重要信息。而Graph Embedding就是针对于图像信息的提取。 1.）分类：依据不同特点进行分类 a.）图片节点属性 i.） 图片节点属性相同（monopartite graphs），如社交关系网。相关算法：DeepWalk ii.）图片节点属性不同（m
转载
2024-05-13 20:43:59
120阅读
访问控制模型项目中需要加入访问控制，对访问控制模型做了一些调研, 本文主要是介绍一些常用的访问控制模型。基本要素访问控制模型包括三个要素，即：主体（Subject) 指主动对其它实体施加动作的实体客体(Object) 是被动接受其他实体访问的实体控制策略(Policy)为主体对客体的操作行为和约束条件安全策略主体、客体，控制策略三者需要满足的基本安全策略：最小特权原则：给主体分配权限时要遵循权限最
转载
2024-06-27 04:09:16
140阅读
一、指导设计思路。在项目早期所建立的高层模型用于集中利益相关者的思路和强调一些重要的选择方案。这些模型描述了系统的需求并代表了整个系统设计工作的起点。早期的模型帮助项目发起者在把精力放在系统的细节问题之前研究项目可能的选择方案。随着设计工作的进展，早期模型被更为精确的模型所替代。没有必要详细保存早期研究过程中的种种选择方案和返工情况。早期模型的目的是帮助获得思路。但最后得到的“思路模型”要在进行详
责编 | 酶美 上皮-间充质转化
(EMT)
在多种生物过程中发挥重要作用，如胚胎发育，组织生长和伤口愈合等等。越来越多的证据表明EMT在肿瘤进展中起关键作用，EMT会促进良性肿瘤细胞向周围组织的浸润并转移到远处的部位。在EMT发生期间，上皮细胞失去极性和细胞间连接，呈现细长的形态，并获得细胞运动能力。许多分子，如转化生长因子和表皮生长因子，已被确定能够诱发EMT的发生
一、Seq2Seq 模型1. 简介Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型，顾名思义，其输入是一个序列，输出也是一个序列，例如输入是英文句子，输出则是翻译的中文。seq2seq 可以用在很多方面：机器翻译、QA 系统、文档摘要生成、Image Captioning (图片描述生成器)。2. 基本框架第一种结构[参考1]论文
转载
2024-08-24 11:28:38
27阅读
