变量筛选的方法不仅有建模前的基线分析等方法,还可以在建模的同时进行,如逻辑回归中用到的逐步回归等方法,现在我们介绍一种可以避免过拟合的方法:LASSO。 01 LASSO LASSO回归的特点是在拟合广义线性模型的同时进行变量筛选和复杂度调整。因此,不论因变量是连续的(continuous),还是二元或者多元离散的(discrete
本发明公开了一种基于稀疏性假设分解与解析混合质谱的方法,该方法是在假设混合质谱中包含少数种类纯质谱,并给定若干参考质谱的前提下,先在不同稀疏性条件下对待测混合谱进行稀疏分解,得到若干分解结果,再根据稀疏性条件对各个分解结果进行分类,并依据分类结果生成若干种稀疏性配置,以各个稀疏性配置作为定性或解析结果。该...
动态计算:每次只激活部分专家,节省计算资源。 稀疏性:万亿参数模型实际单次推理成本可控。 比喻或例子: “比如你同时需要修理汽车和写诗,MoE会分别调用机械师和诗人,而不是让所有人一起干活。” #AI绘画
遗传学斑秃又称早秃,假设由 B、b基因控制,患者出现以头顶为中心向周围扩展的进行性、弥漫性、对称性脱发,一般从35岁左右开始。男性显著多于女性,女性病例仅表现为头发稀疏、极少全秃。男性只有基因型为bb时才会正常;而女性只有基因型为BB时才出现早秃。一个早秃男性与一个正常女性结婚生了一个早秃女儿和一个正常儿子...
为应付噪声积累问题,相当于或大于样本大小 n 维度 d 时,它是流行假设,只有少量的变量有助于反应,即,β 是一个稀疏的向量。根据这种稀疏度假设,可以进行变量选择,以避免噪声积累、 提高性能的预测,以及加强与吝啬表示模型的可解释性。 翻译结果4复制译文编辑译文朗读译文返回顶部...
种针对单变量假设检验的P值进行FDR估计方法在变量无相关结构的条件下估计值是准确的,变异也较小。但在变量存在强相关的条件下,其结果与真实值偏离较大,已不具备实用性。实际数据虽然不太可能出现模拟条件中的强相关,但其往往有其他复杂的结构,如稀疏数据等,使得数据不满足假设检验的使用条件,此时利用单变量假设...
清华团队的KTransformers技术,只用一张RTX 4090显卡就能运行671B参数的,让成本从两百万缩减至两万KTransformers的核心思想是‘让GPU和CPU各司其职’。比如在MoE混合专家模型中,它把频繁调用的核心计算模块(如注意力机制)留在GPU上全力加速,而把稀疏调用的专家模块卸载到CPU内存。就像搬家时,贵重家具(GPU任务)放客厅...
假设有一个偶数2n,我们希望找到两个素数 p 和 q,使得 p+q=2n。(构建一个概率模型)对于一个偶数 2n,随机取一个素数 p 小于等于 n,考察 q=2n−p是否也是素数。素数的分布呈稀疏但规律性的增长,基于概率和数论筛法的分析,可以估算在 2n 附近是否总有足够的候选素数 p 和 q。(解析数论中的相关工具)圈定...
• 使用稀疏矩阵存储,减少内存需求。 (2) 多重网格法 多重网格法是一种快速迭代求解方法,适合求解大型稀疏矩阵问题: • 将问题分解为多个网格层级,从粗网格到细网格逐步逼近解。 • 在粗网格上快速解决大尺度问题,在细网格上修正局部误差。 多重网格法相比传统迭代法(如SOR或Gauss-Seidel)收敛速度更快。
为应付噪声积累问题,相当于或大于样本大小 n 维度 d 时,它是流行假设,只有少量的变量有助于反应,即,β 是一个稀疏的向量。根据这种稀疏度假设,可以进行变量选择,以避免噪声积累、 提高性能的预测,以及加强与吝啬表示模型的可解释性。 翻译结果4复制译文编辑译文朗读译文返回顶部...