LM线性模型第3页

论文浅尝 | QA-GNN: 使用语言模型和知识图谱的推理问答

笔记整理：李继统，天津大学硕士链接：https://arxiv.org/pdf/2104.06378.pdf1.动机目前现有的方法，对于QA上下文使用LM处理，对于KG使用GNN进行处理，并且并不相互更新彼此的表示

开放知识图谱·2024-01-28 08:55

Levmar使用小结（一）

但是刚开始接触时会有点头疼，尤其是如果不懂LM算法，直接使用的话，就会满脑子“这是啥？这都是啥？”最近在学习非线性优化的方法，总结一下希望可以帮助到大家。

hhh0209·2024-01-28 08:05

ceres之LM算法

集束调整BA，就可以通过Ceres去实现，官方文档地址：http://ceres-solver.org/nnls_tutorial.html#bundle-adjustment本文主要是解析ceres中的LM

xiechaoyi123·2024-01-27 21:44

使用OSCA进行eQTL分析

OSCA发表文献OSCA主要可以做以下几个事情：计算表观标记(或者基因表达)数据个体之间的表观组（转录组）的亲缘关系基于混合线性模型的方法检测DNA甲基化（或者基因表达）标记与复杂性状之间的关联(使用MOA

只看不写_nathan·2024-01-27 14:03

推荐系统13：经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳

勇于自信·2024-01-27 00:44

学习笔记-李沐动手学深度学习（二）（08-09、线性回归、优化算法、梯度下降、Softmax回归、损失函数、图片分类）

总结以_结尾的方法，好像是原位替换（即原地修改，就地修改变量）如fill_()感恩的心：（沐神的直播环境）08-线性回归+基础优化算法引言（如何在美国买房）根据现在行情预测房价线性回归（简化模型）、线性模型

kgbkqLjm·2024-01-26 17:59

深度学习基础知识

padding边缘填充）输出尺寸=（输入尺寸-卷积核尺寸+2*padding）/stride+1卷积神经网络的基本结构层输入层：批次通道图像大小卷积层激活函数：加入非线性因素，提高神经网络对模型的表达能力，解决线性模型所不能解决的问题

湘溶溶·2024-01-26 06:40

前出深入-机器学习

1.5K最近邻算法用于回归分析1.6K最近邻算法项目实战-酒的分类1.6.1对数据进行分析1.6.2生成训练数据集和测试数据集1.6.3使用K最近邻算法对数据进行建模预测1.6.4对新数据进行分类二、广义线性模型

代码浪人·2024-01-26 05:21

Multilevel Modeling Using R 第八章

MultilevelGeneralizedLinearModel简单介绍一下数据，该数据的响应变量是一个二分类变量，即数学成绩的好与坏，而响应变量项为性别，学校，重视程度等1.随机效应仅有一项其实多层次线性模型和多层次逻辑回归模型原理上是一样的我们看一下利用

小潤澤·2024-01-26 01:21

[LM]构建语言模型

在很多NLP任务上需要用到语言模型，其实很多传统的LM算法就就足够了，不用什么都套深度学习的东西。代码以及介绍

VanJordan·2024-01-25 14:33

[自用代码]labelme--人脸关键点标注--json转xml--xml转txt

labelme标注人脸：2解析json文件3.xml转换成txt1.labelme标注人脸：(翻个白眼先)用“Createrectangle”和“CreatePoint”，类别分别为“face,le,re,no,lm

deyiwang89·2024-01-25 10:31

【文献阅读】Harnessing Explanations LLM-to-LM Interprete for Enhanced TAG Graph Reresentation Learning

论文连接：HarnessingExplanations摘要背景：近年来，文本属性图（TAG）的表示学习已成为一个关键的研究问题。一个典型的案例是论文引用网络，其中每篇论文的文本作为节点属性，GNN将每篇论文将在这些文本属性转换为浅层特征，从而利用文本属性。问题：最近LLM大火，GPT和Lama2表现出推理和利用常识的能力。进一步，如何将这种文本建模能力与GNN的结构学习能力相结合成为突出性问题。贡

SuperCooper·2024-01-24 22:04

光敏电阻传感器模块

使用宽电压LM393比较器，信号干净，波开好，驱动能力强，超过15mA。配可调电位器可调节检测光线亮度。设有固定螺栓孔M3，方便安装。

打气排的程序员·2024-01-24 22:18

全桥RLC模态图具体分析

T0时刻，Q6,Q7,Q1.Q4开通，驱动为高电平，励磁电流线性上升,但是lm电流在to是为负电流，这时刻有给副边提供能量，Ip电流开始上升，这个时候给副边的电流也是从0开始上升,这个能量由励磁电感提供

去去隔烟霞·2024-01-24 21:31

全桥RLC模态图2（16个状态）

全桥RLC一共有16个状态，t0-t15首先定义，励磁电流Lm从上到下是正方向，输入电流从左到右是正方向，变压器电流从上到下是正方向。

去去隔烟霞·2024-01-24 21:00

【论文阅读】LLM-to-LM Interpreter for Enhanced Text-Attributed Graph Representation Learning

文章目录0、基本信息1、研究动机2、创新点3、准备3.1、文本属性图3.2、语言模型用于文本分类3.3、大语言模型和提示3.4、结点分类4、方法论4.1、生成基于LLM的预测和解释4.2、LM解释器的微调与节点特征提取

鲸可落·2024-01-24 10:39

DW大模型理论基础第二章大模型的能力

大模型的能力参考链接：https://github.com/datawhalechina/so-large-lm/tree/mainGPT-3——这个具有代表性的⼤型语⾔模型的能⼒值得我们探讨。

LucyFang2020·2024-01-24 08:49

第五章：大模型的数据

参考链接：https://github.com/datawhalechina/so-large-lm/tree/main一、大语言模型背后的数据⼤型语⾔模型是在"原始⽂本"上进⾏训练的。

LucyFang2020·2024-01-24 08:49

第十一章：大模型之Adaptation

参考链接：https://github.com/datawhalechina/so-large-lm/tree/main1引言为什么需要Adaptation?

LucyFang2020·2024-01-24 08:45

AI新工具(20240122)Whisper Speech-开源文本转语音系统；Stable LM 2 1.6B-1.6亿参数稳定语言模型；OpenRouter-开源路由器,连接各种AI模型

WhisperSpeech-开源文本转语音系统WhisperSpeech是一个开源的文本到语音系统，使用了Whisper和EnCodec等开源模型来生成语义标记和执行语音建模。目前，WhisperSpeech的模型是在英文LibreLight数据集上训练的，但在未来的发布中，他们希望能够面向多种语言。WhisperSpeech采用了Collabora的资助进行代码开发和模型训练，LAION提供了社

go2coding·2024-01-23 23:40

LLM包含的知识

会按照历史梳理LM，详解BERT、GPT系列等各种预备核心知识点，并带着进行GPT预训练实战、位置编码（长文本问题）实战等。数据工程数据很重要，数据是天花板，算法只是无限接近天花板。

AI知识图谱大本营·2024-01-22 22:23

python使用scipy.optimize.least_squares进行最小二乘优化

least_squares(fun,x0,method='trf',loss='linear',args=(),kwargs={})fun(x,*args,**kwargs)是残差计算函数method是优化算法，例如LM

simple_whu·2024-01-22 11:49

逻辑回归中的损失函数

在逻辑回归中，我们通常使用sigmoid函数将线性模型的输出转换为概率值，然后将这些概率值与实际标签进行比较，从而计算损失。

Visual code AlCv·2024-01-22 08:50

0002.ATMEGA8单片机采用LM60CIM3X检测温度必须要了解的内容

1.特性校准后的线性比例因子为6.25mV/℃。检测温度范围-40℃---125℃。本次开发采用SOT-23封装。2.主要技术规格：精度：25℃---±2℃---±3℃（max）-40℃-125℃---±4℃（max）-25℃-125℃---±3℃（max）温度斜率：6.25mV/℃电源电压范围：2.7V-10V无需负电源的情况下即可读取负温度值。-40℃-125℃温度范围，标称输出电压174mV

大叔学Linux·2024-01-22 06:46

多层感知机

因为单层感知机无法解决XOR问题，单层感知机只能做线性平面什么是多层感知机我们可以通过在网络中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制，使其能处理更普遍的函数关系类型。

良子c·2024-01-21 22:18

whale-quant 学习 part2：金融市场的基本概念

金融市场的基本概念宏观经济学基础概念宏观经济学的来历宏观经济学研究的问题宏观经济和理财的联系宏观经济分析及其关键指标凯恩斯学派理论下的宏观经济分析框架和指标国内生产总值GDP边际消费倾向递减&国民收入决定方程资本边际效率递减&IS曲线流动性偏好&LM

朔漠君·2024-01-21 21:34

LM记录

1.Appdelegate继承与LMAppdelegate2.LMAppdelegate继承UIResponder3.Appdelgate里面所有代理方法必须走父类[superXXX]4.所有Appdelegate代理方法被LMModuleProtocol封装,在LMAppdelegate由LMNoduleManager驱动触发(performSelector**withLMContextobj)

拥抱月亮的大星星·2024-01-21 20:39

机器学习系统能在多大程度上理解数学

1.1LLEMMA：一个开放的数学语言模型论文地址：https://mathai2023.github.io/papers/45.pdf代码地址：https://github.com/EleutherAI/math-lm

AI知识图谱大本营·2024-01-21 13:09

[EFI]HP EliteDesk 800 G6 Mini PC电脑 Hackintosh 黑苹果efi引导文件

SSDNVMeKINGSTONSNVS500G500GB已驱动显卡IntelUHDGraphics630已驱动声卡Realtek®ALC222已驱动网卡Intel(R)EthernetConnection(10)I219-LM

黑果魏叔·2024-01-21 11:48

Self-RAG：通过自我反思学习检索、生成和批判

论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.11511项目主页：https://selfrag.github.io/Self-RAG学习检索、生成和批评，以提高LM的输出质量和真实性

lichunericli·2024-01-21 08:27

pytorch（二）梯度下降算法

文章目录优化问题梯度下降随机梯度下降在线性模型训练的时候，一开始并不知道w的最优值是什么，可以使用一个随机值来作为w的初始值，使用一定的算法来对w进行更新优化问题寻找使得目标函数最优的权重组合的问题就是优化问题梯度下降通俗的讲

@@老胡·2024-01-21 08:02

机器学习_通过梯度下降找到最佳参数

具体到线性模型，也就是确定y’=wx+b函数中的w和b。

you_are_my_sunshine*·2024-01-21 06:17

automl框架:AutoGluon介绍

技术等AutoGluon则依赖融合多个无需超参数搜索的模型，三个臭皮匠顶个诸葛亮stacking:在同一份数据上训练出多个不同类型的模型，这些模型可以是KNN、tree、核方法等，这些模型的输出进入到一个线性模型里面得到最终的输出

李白唱着歌去镇上·2024-01-21 03:58

(202312)so-large-lm:Task01引言

原项目地址为so-large-lm。要点总结基础比较烂，所以我会用我能理解，也就是大多数人能理解的方式通俗阐述。如果有什么过于离谱而文盲的解释或类比，请你随便指出。

早上真好·2024-01-20 22:56

Topic 4. 临床预测模型构建 Logistic 回归

上期我们已经基本了解变量的类型，以及如果处理不同种类的变量，现在我们就来学些一个临床预测模型--GLM广义线性模型及R语言实现。

90066456ace6·2024-01-20 12:04

【51单片机Keil+Proteus8.9+ADC0804】ADC实验模拟转数字实验

一、实验名称ADC实验模拟转数字实验二、设计思路电路设计1.选用AT89C51单片机作为电路核心单元，外接8位单通道AD转换器ADC0804芯片和LM016L显示器以及滑动变阻器等其它常用元器件构成电路

去追远风·2024-01-20 09:52

【51单片机Keil+Proteus8.9】控制步进电机+LCD1602显示状态

步进电机控制设计思路电路设计：选用AT89C51单片机作为电路核心部件，外加LM016L液晶显示屏作为显示，显示步进电机的Fast，Slow，Stop的三个状态将AT89C51单片机所选引脚与LM016L

去追远风·2024-01-20 09:19

知识星球|AST反混淆实战目录索引

一.手把手反混淆系列手把手反混淆系列一,变量定义为常量时的还原：https://t.zsxq.com/10lLbE9lM手把手反混淆系列二，变量定义为object时的还原：https://t.zsxq.com

悦来客栈的老板·2024-01-20 04:47

[EFI]ThinkPad-X13-Gen1电脑 Hackintosh 黑苹果efi引导文件

WDS100T3X0C已驱动显卡Intel(R)UHDGraphics已驱动声卡Realtek®ALC1200codec;已驱动网卡Intel(R)EthernetConnection(10)I219-LM

黑果魏叔·2024-01-20 04:45

零基础“机器学习“自学笔记|Note8:正则化

第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型使用更高阶的多项式进

木舟笔记·2024-01-19 12:14

长虹智能电视74机芯，ZLH74Gi、ZLH74Gi2G、ZLH74GiR、ZLH74GiR2G机芯刷机方法，及刷机数据

ZLH74Gi适用型号：43Q3T（LJ7W）、43Q3TA（LJ7W）50Q3T（LJ7W）、50Q3T（LJ7X）50Q3TA（LJ7X）、55Q3T（LJ7W）55Q3T（LJ7X）、55Q3T（LM8R

JOZECN·2024-01-19 06:13

长虹LM37iSDU和ZLM37E-iUM机芯刷机方法，及刷机数据

LM37iSDU和ZLM37E-iUM机芯信息汇总(升级前务必确认整机型号是否为如下列表所示的型号)（一）产品列表软件版本型号最新发布版本屏参整机厂usb升级程序LM37iSDU_nand_V2.00023

JOZECN·2024-01-19 06:43

【机器学习】西瓜书要点个人整理

目录前置基础知识第三章线性模型机器学习三要素1.函数集合2.目标函数3.优化方法4.模型评估方法对数几率回归（逻辑回归）第四章决策树第五章SVM第六章贝叶斯分类器第八章集成学习第九章神经网络前情提要：本文适合在学习机器学习课程前

_hermit:·2024-01-19 02:45

sklearn-线性回归

1sklearn中的线性回归sklearn中的线性模型模块是linear_model，我们曾经在学习逻辑回归的时候提到过这个模块。

CHEN的小喵·2024-01-18 21:55

sklearn线性模型之Lasso回归

文章目录Lasso简介Lasso类LassoCVLasso简介Lasso，即TheLeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator，是用于拟合稀疏系数的线性模型，其最小化目标函数为

微小冷·2024-01-18 21:54

机器学习-04 基于sklearn 广义线性模型- Lasso回归

机器学习-04基于sklearn广义线性模型-Lasso回归Lasso回归坐标下降算法官方手册示例再现重要代码解释Lasso回归稀疏系数是指含零较多的系数。

布比与迈克大炮·2024-01-18 21:54

线性回归+小批量梯度下降算法

目录1.线性模型计算预测值：2.使用均方损失作为损失函数：3.基础优化算法：梯度下降4.训练数据：5.线性回归实现：6.线性回归总结：1.线性模型计算预测值：线性模型可以看做单层神经网络。

姓蔡小朋友·2024-01-18 15:44

2024年1月17日Arxiv热门NLP大模型论文：MIT、IBM推出新方法，大幅提升LLMs的连贯性、准确性和可更新性！

为了解决这些问题，研究者们提出了一种新的LM微调方法——DeductiveClosureTraining（DCT）。DCT的核心思想是利用LMs自身在推理时的能力，通过自

夕小瑶·2024-01-18 12:13

【大模型评测】常见的大模型评测数据集

子非Yu@Itfuture·2024-01-18 11:36

红外传感器

目录一、什么是红外传感器二、LM393比较器（红外传感器最重要的一环）编辑三、红外传感器的用途一、什么是红外传感器红外传感器是一种能够接收和感应红外线信号的电子器件，主要通过变化光强来检测目标物体的存在

虾仁A·2024-01-18 10:55

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