022不同类型的AI权重

编程之力 2023-01-13 02:48:55

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k-近邻算法(k-Nearest Neighbor, kNN)是一种基础且强大的机器学习算法，它可以用于分类和回归。本文将详细介绍kNN算法的原理，并使用Java语言实现这一算法。kNN的核心思想是：对于一个待分类的数据点，我们找出训练集中离它最近的k个邻居，然后让这k个邻居进行投票，票数最多的类别就作为待分类点的类别。首先通过一个完整的Java实现来深入理解kNN算法。

原文：zh.annas-archive.org/md5/fa38013bd1d506f70f24ea5385d06017 译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0 第三章：用单词做数学运算（TF-IDF 向量）本章包括计算单词、n-grams 和词频以分析含义使用Zipf 定律预测单词出现概率将自然语言文本表示为向量使用文档频率在文本集合中找到相关文档使用余弦相似度估计文档对的相似性收集并计数了单词（标记），并将它们分桶为词干或词元后，就可以对它们做一些有趣

由于公共数据很少，解读大学录取很难。作为替代，我查看了加州 2015 年至 2016 年的 SAT 成绩，以探索其在县、区和学校的分布情况。我还观察到 SAT 分数的不同部分之间的相关性很强。换句话说，在某一方面表现出色的学生在其他方面也会表现出色。对于这一探索的第二个阶段，我很高兴引入县的财产成本和学校水平，以了解它们与 SAT 分数的关系。史蒂夫·摩尔对这篇文章的大力反馈。**T3【豪尔赫·卡斯塔尼翁】博士 **@ castanjorgecasta。

不管我们怎么说，3d CNN 仍然是一个与 2d CNN 非常相似的 CNN。3d 卷积层最初，2d 卷积层是输入和不同滤波器之间的逐条目乘法，其中滤波器和输入是 2d 矩阵。(图 1)图 1(权利:拥有)在 3d 卷积层中，使用相同的操作。我们在多对 2d 矩阵上进行这些操作。(图 2)图 2(权利:拥有)填充选项和幻灯片步长选项的工作方式相同。为什么要转 GPU？训练/测试分离方法数据加载器方法结论所以事不宜迟，让我们开始吧！这里我们定义了一个数据加载器。

下图直观展示了这一现象：在数学推理基准测试 GSM8K（8-shot）上，当与同等规模的自回归模型 Qwen2.5-7B 对比时，两款最近发布的大型掩码扩散模型 Dream-v0-7B 和 LLaDA-8B，在不同的采样步数下，其性能和效率均落后于自回归基线，处于左图中的第三象限（代表更低效率和更低性能）。这项研究以其严谨的理论和清晰的实验，为我们揭示了扩散语言模型在效率与质量权衡上的复杂性，为整个领域的发展注入了重要的理性思考。为所有正确序列的集合，因此，SER 也就是扩散语言模型生成错误序列的概率。

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