这样是不对的,没有上传的维度肯的部分误差肯定是非常大的,需要算进去。第二点是,只做了TOP-1,其实可以扩展到TOP-K。但可能那样做的话,他的误差分析就可能容易暴露出问题。而且K需要进行探究怎么取,这些并不好做。 2024-06-24 13:53 1 我是一只小coder...
在联邦学习中,"Top-k压缩机"(Top-k compressor)是一种用于压缩和传输梯度更新的算法。它被设计用于减小梯度更新的大小,从而减少在联邦学习中传输梯度所需的通信开销。 在传统的联邦学习设置中,参与方(例如设备或客户端)将本地模型的梯度计算结果发送给中央服务器进行聚合,以更新全局模型。然而,直接传输梯度可能会导...
top-k操作(即从分数集合中找到k个最大或最小元素)是一个重要的机器学习模型组件,被广泛用于信息检索和数据挖掘中。但是,如果top-k操作是通过算法方式(例如使用冒泡算法)计算的,则无法使用现在流行的梯度下降算法以端到端的方式训练所得模型。这是因为这些计算方式通常涉及交换索引,无法用来计算其梯度。换句话说,从...
At 为选择的行为空间,产生k个item, At∼Π(|st)。 我们假设奖励为每个不重复行为项的和,即有: Rt=∑at∈Atr(st,at) t 时刻在状态 st 产生的行为 at 在行为空间 At 的概率为 αθ(a|s)=1−(1−πθ(a|s))K 。基于REINFORCE算法,可得梯度为: ∑τ∼πθ[∑t=0|τ|Rt∇θlogα...
【当下有哪些流行的机器学习算法】机器学习算法排行榜TOP10,答应我一定要看到最后!(深度学习/神经网络/决策树/随机森林/梯度下降/SVM/KNN) 关注 00:00 / 03:25 自动 倍速 1 人正在看 已装填 139 条弹幕 请先登录或注册 弹幕礼仪 发送 47 25 98 8 稿件投诉 笔记 唐宇迪机器学习算法全套视频学习资料,加微...
3) Cascade: 先用top 200训练,结束后根据每张图的分数 设置不同的K,分数低的设置更高的K。 6. 总结 1)比赛带给我的一些思考: 对抗攻击算法最大化loss的过程中,能自动寻找出对结果影响最大(梯度最大)的pixels,无需手动画patch,这与一些基于梯度的可视化方法如Grad-CAM很相似。因此对抗攻击鲁棒性、模型可解释...
本研究使用了四种机器学习算法:K近邻(KNN),Nave Bayes(NB),随机森林(RF)和极端梯度增强(XGBoost).第二个方面侧重于分析建模过程中可能出现的不确定性,尤其是当... 瑞吉(Ali Rajeh Hussein Ahmed Al-Aizari) - 东北师范大学 被引量: 0发表: 2022年 面向不确定对象的新型空间查询处理技术研究 问题,主要工作包...
5.ZeroCap:在解码过程中,使用 CLIP 信息来指导语言模型梯度更新的方法 值得注意的是 top-k sampling, nucleus sampling 和 contrastive search 解码方法因为不基于图片信息,所以可看作是文本生成模型在跨模态任务上的性能下界。此外,本文还选取了一批监督和弱监督的方法来进行对比。
模型选择 研究者选择了两个不同体量的模型(7B 和 35B),分别是 Cohere 的 Command R 系列的基础和监督微调版本。其中,他们使用基础模型估计二阶信息并计算文档梯度,并使用监督指令微调模型生成完成并计算查询梯度。 查询设置 研究者收集了一个包含不同类型问题的查询集,其中 40 个推理问题,40 个事实问题。
对新数据的预测,是搜索整个训练集的值,找到K个最近的例子(literally的邻居)。然后总结K个输出的变量。 这种算法难就难在,怎么定义两个数据的相似度(相距多近算相似)。 如果你的特征(attributes)属于同一个尺度的话,那最简单的方法是用欧几里得距离。这个数值,你可以基于每个输入变量之间的距离来计算得出。