另外,一些方法可以通过将原始空间中的变化压缩到二维,然后使用低秩矩阵分解来适应高维参数空间。 然而,这些方法破坏了涉及的高维空间的结构完整性。 为了应对不同基础模型间维度空间的多样性,并提供这些空间内部变化的更精确表示,本文引入了一种通用的参数高效微调框架FLoRA,专为各种维度参数空间设计。 具体来说,利用Tucke...
专利摘要显示,一种参数调优方法、装置以及设备,本申请中,参数调优装置基于已配置给软件的一组或多组软件配置参数及对应的软件性能参数对高维参数空间进行划分,形成M个高维参数子空间。M个高维参数子空间满足:任一高维参数子空间内数据的相似度大于相似度阈值,任意两个高维参数子空间所包括的数据的数量差值不大于数量阈值。
一种用于高维参数空间波形反演的协同变异差分进化算法专利信息由爱企查专利频道提供,一种用于高维参数空间波形反演的协同变异差分进化算法说明:本发明公开了一种用于高维参数空间波形反演的协同变异差分进化算法,该算法将分解——协调的思想引入...专利查询请上爱企查
流形是不是高维空间的..这里d→D似乎应该理解为数学上的嵌入,M表示对d维空间流形的参数化,如果理解为d到D的映射,则M为D为空间流形的参数化似乎不符合这里的语义,让人产生一种奇怪的感觉
Sora | Sora或也有一类象征意义,表明人类已接近彻底地征服二维信息世界。人的终极解放在于征服三维信息世界。类似地,时空之流中的一类普朗克「3D-patches」(或略说一个普朗克帧),相当于宇宙自然计算(或说一类高维的NLP)中的一个token。这种逻辑上的贯通是没有问题的,但数据与算力的爆增却是一道天堑,或当还需要一次...
下列说法中,哪一项不是主成分分析的优点? A.低维空间的每一个特征都能够写成高维特征的线性加权形式,为理解低维数据提供了便利B.没有需要调参的超参数,且具有全局最优解C.计算效率较高D.便于在低维空间中更好地区分不同类别的数据相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏 ...
SVM如何解决线性不可分问题?()A.无法解决B.通过去除部分点使得空间线性可划分C.通过核函数将特征映射到高维空间D.添加超参数项
这创建具有早期图层的多尺度要素金字塔,这些早期图层在高空间分辨率下运行以对简单模型进行低层的视觉信息建模,以及在空间上更深的层次粗糙但复杂的高维特征。我们先评估此基本架构,然后再对在各种视频识别任务中,视觉信号具有密集的性质,其性能优于依靠大规模外部预训练和视觉识别的并发视觉变换器,但在计算和参数上要...
《在高维参数空间中集成电路性能分布分析方法研究》是依托复旦大学，由严昌浩担任项目负责人的面上项目。项目摘要 工艺偏差导致流片后的实际电路参数偏离设计值，因此仅考虑设计值这一点的性能已不能满足设计者的需求，他们更关心电路参数扰动时电路性能如何褪化、成品率如何分布、以及参数空间中性能指标完整的分布图像。研...