Program MIXTURE makes the fitting to the experimental scattering curve by modelling the multicomponent system represented by simple geometrical bodies taking into account interparticle interactions.
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2010-10-07 23:15:00
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仅仅是把z的选取 从以前的multinomial 分布改成了，condition on previous z与 G的分布，这个分布可以用CRP， or stick construction来刻画
原创
2023-06-29 10:03:11
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ref: http://www.scholarpedia.org/article/Product_of_expertsOne can qualitatively understand t
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2023-06-29 10:04:14
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Multi-Head Mixture-of-Experts
相关链接：arxiv github
关键字：Mixture-of-Experts、Sparse Models、Multi-Head Mechanism、Language Modeling、Multi-Modal Modeling
摘要
在本文中，我们提出了一种新的模型结构，名为Multi-Head Mixture-of-Experts
原创
2024-04-25 15:41:00
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混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（density estimation）。 与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。与k-means的硬指定不同，...
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2015-08-29 20:51:00
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上一次我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法，这次我们来说一下另一个很流行的算法：Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来（所以 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density estimation ），简单地说，k-means 的结果是每个数据点被
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2011-11-13 21:08:05
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**发表时间：**2020（NeurIPS 2020） **文章要点：**这篇文章提出了一个叫mixreg的方法来提高agent泛化性。大致方法就是说用多个环境训练，并且对环境做插值，这样学到的策略就会更平滑，泛化性就更好。具体的，我有两个状态，通过加权插值的方式得到一个新的状态 这里权重λ通过从贝 ...
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2021-10-28 10:19:00
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通过本文，您将可以了解在 OpenStack 中如何进行混合 Hypervisor 的配置及其实现原理的基本分析。本文主要结合作者在 Nova 中的实际开发经验对 OpenStack 中混合 Hypervisor 场景的原理进行分析，同时介绍在实际的应用场景中如何进行配置。通常，基于 OpenSta...
原创
2021-12-30 14:07:01
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https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/inference/model.py
1. 概述在工业界经常会面对多个学习目标的场景，如在推荐系统中，除了要给用户推荐刚兴趣的物品之外，一些细化的指标，包括点击率，转化率，浏览时长等等，都会作为评判推荐系统效果好坏的重要指标，不同的是在不同的场景下对不同指标的要求不一样而已。在面对这种多任务的场景，最简单最直接的方法是针对每一个任务训练一个模型，显而易见，这种方式带来了巨大的成本开销，包括了计算成本和存储成本。多任务学习（Multi-
原创
2023-06-14 18:16:03
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概括来看，在MoE模型中，用混合专家层替换 Transformer 模型的每个前馈网络层，混合专家层由一个门控网络和一定数量的专家组成。在MoE模型的核心是“专家”子网络。这些专家是更大神经网络中的独立模块，每个模块都能够处理输入数据。
https://towardsdatascience.com/gaussian-mixture-models-explained-6986aaf5a95https://scikit-learn.org/stable/modules/mixture.html
原创
2022-09-19 11:10:06
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高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，简称GMM）是一种概率模型，用于表示由组成的复杂分布。谱学习算法（Spe
原创
2024-07-27 12:01:17
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今天看到一个项目，Mixture-of-Agents (MoA)，打开了一个新思路。
介绍
Mixture-of-Agents (MoA) 是一种新颖的方法，它利用多个 LLMs 的集体优势来增强性能，实现最先进的结果。通过采用每层包含多个 LLM 代理的分层架构，MoA 仅使用开源模型，在 AlpacaEval 2.0 上的得分为 65.1%，显着优于 GPT-4 Omni 的 57.5%！
我
原创
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2024-07-10 13:21:05
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Mixture-of-Agents (MoA) 是一种新颖的方法，它利用多个 LLMs 的集体优势来增强性能，实现最先进的结果。通过采用每层
原创
2024-07-16 15:22:28
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Abstract. We describe an adaptation of Schnorr’s signature to the lattice setting, which relies on Gaussian convolution rather than flooding
or rejection sampling as previous approaches. It does not i
原创
2023-12-16 00:30:30
272阅读
Monti, Federico, et al. "Geometric deep learning on graphs and manifolds using mixture model CNNs." arXiv preprint arXiv:1611.08402 (2016). 作者
原创
2022-08-10 17:24:46
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论文解读：Sequence to Sequence Mixture Model for Diverse Machine Translation 机器翻译是自然语言处理中比较热门的研究任务，在深度学习背景下，通过神经网络搭建的机器翻译也称为当今主流方式。在解决机器翻译过程中需要解决诸多问题，例如原始句子的语义表征、句子对齐、集束搜索、未知词、漏译过译等。而对于这种序列到序列的任务中，通常有诸多策略
原创
2022-12-21 14:03:03
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本文提出POMMIX模型，首次将数字化嗅觉研究从单一分子扩展到复杂混合物。该模型采用层次化架构：基于图神经网络学习分子嵌入感知建模中的潜力。
今天为大家带来混合高斯模型的EM推导求解过程。 所有代码例如以下！ def NDimensionGaussian(X_vector,U_Mean,CovarianceMatrix): #X=numpy.mat(X_vector) X=X_vector D=numpy.shape(X)[0] #U=n
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2017-06-23 10:58:00
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