十、SCQA模型 SCQA模型是一种结构化表达和沟通的方法，由麦肯锡咨询顾问芭芭拉·明托在《金字塔原理》中提出。它包括四个部分：Situation(情景)、Complication(冲突)、Question(疑问)、Answer(答案)。SCQA模型可以帮助人们组织思维、表达观点和解决问题。它首先通过情景引入话题，然后表达实际情况和要求之间的冲突，接
1 条评论 默认 最新 崇森 黄博,我这边还真碰到了训练数据越式,验证集效果越差的情况。对训练集做数据筛选可以缓解这个问题。但是怎么终极解决呢?我换了个大backbone的模型,效果有但不是很明显。那些大模型怎么解决这个问题的,大模型的训练数据可更大。 2023-11-10· 上海 回复喜欢关于...
为了防止DNN在训练过程中出现过拟合现象(即模型在训练数据上表现良好但在新数据上表现不佳),通常会采用正则化技术(如L1正则化、L2正则化)和Dropout等方法。正则化技术通过对权重施加惩罚项来约束模型复杂度,而Dropout则通过随机丢弃一部分神经元的输出来降低模型对特定特征的依赖。 五)、特征学习与表示 DNN具有强大的...
5大深度生成模型! 随着Sora、diffusion、GPT等模型的大火,深度生成模型又成为了大家的焦点。 深度生成模型是一类强大的机器学习工具,它可以从输入数据学习其潜在的分布,进而生成与训练数据相似的新的样本数据,它在计算机视觉、密度估计、自然语言和语音识别等领域得到成功应用, 并给无...
为解决这一问题，清华大学软件学院王建民教授、龙明盛副教授团队提出了全球自动气象站预报大模型 Corrformer，首次实现了使用统一深度模型完成全球范围内数万自动气象站的协同预报，可以为近地面气象要素提供高精度的短期预报结果，同时自动推理不同尺度区域内的天气过程，为气象科学发现提供了全新的数据驱动范式。这项研究...
本文提出一种用于单目深度估计(Monocular Depth Estimation, MDE)的高度实用方案Depth Anything「致敬Segment Anything」,它旨在构建一种可以处理任务环境下任意图像的简单且强力的基础深度模型。为此,作者从三个维度进行了探索: 数据集维度,设计了一种数据引擎用于数据收集与自动标注,构建了~62M的大规模无标注数据,这极大...
深度学习大模型的处理对象是大量的数据，这些数据在数学上通常以矩阵和向量的形式进行表示。矩阵是一个二维数组，而向量则是一维数组。在深度学习中，矩阵运算被广泛应用于数据的变换和传递过程中，如线性变换、全连接层等。**二、线性代数与深度学习** 线性代数是深度学习中最常用的数学工具之一。通过矩阵乘法、转置...
蚂蚁集团董事长兼CEO井贤栋在本届人工智能大会上表示，通过专业智能体的深度连接，Al会像互联网一样，带来服务的代际升级。会上《华夏时报》记者观察到，不少适用于金融业的智能体亮相，并开始用于个人理财、风险评估等场景。“银行业大模型的应用正逐步展开，未来有望形成局部领域的智能体，最终实现银行操作系统的整体...
大模型的参数是深度学习模型中的核心组成部分，它们直接决定了模型对输入数据的表示学习以及最终的预测或决策能力。以下是对大模型参数的详细介绍：一、参数的定义与角色 定义：可训练参数是深度学习模型中那些能够在训练过程中被更新和学习的变量。它们通常是神经网络中的权重（weights）和偏置（biases），但也可能包括...
LLM大模型 大语言模型 (LLM) 大概从基础模型架构、高级模型和技术、还有当下最火的LLM大模型三个大分类一起来细数一下各分类下主要的模型原理、优缺点和适用的任务。 1、基础模型架构: 1)卷积神经网络 CNN(Convolutional Neural Network): 卷积:卷积的本质是通过矩阵运算的方式将输入数据进行空间上的滤波,有效地...