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Qwen2的各模型性能、占用显存和推理速度比较(摘自官方文档)

Qwen2的各模型性能、占用显存和推理速度比较(摘自官方文档)性能推理速度(从大到小)72B57B-A14B7B1.5B0.5B

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#python#人工智能#pytorch
Simple and Scalable Predictive Uncertainty Estimation using Deep Ensembles

使用深度神经网络集合预测点的分布1.摘要深度神经网络是一个在处理黑盒优化问题时的很好的预测器。然而量化神经网络的不确定性的问题仍然具有挑战且有待解决。贝叶斯神经网络是目前最先进的估计预测不确定性的方法,然而这些方法都需要对训练过程进行重大修改,与标准(非贝叶斯)神经网络相比计算昂贵。我们提出了一种贝叶斯神经网络的替代方案,它易于实现,易于并行,并产生高质量的预测不确定性估计。通过分类的一系列回归基

(Nature)面向混合天机芯片架构的人工通用智能(AGI,强人工智能)

Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture1.摘要开发AGI(人工通用智能,也叫强人工智能)有两个通用的方法为导向:①计算机科学②神经科学。然而由于它们的公式和编码不一样,这是两个完全不兼容的平台,这也阻碍了AGI的发展。所以一个可以支持流行的基于计算机科学的人工神经网络以及受神经科学启

#架构#人工智能
python画弗里德曼(Friedman) 检验和秩和检验(Nemenyi)检验图

python画弗里德曼(Friedman) 检验和秩和检验(Nemenyi)检验图画好后效果图实现代码如下import matplotlib.pyplot as plt#算法平均排名_alg_=[1.405,2.643,2.786,2.167]y=[1,2,3,4]#alg1,alg2,alg3,alg4通过Nemenyi测试计算得到的临界值CDCD=1.024h_CD=CD/2plt.figur

#python#机器学习#开发语言
python的gin库的介绍和使用

python的gin的介绍和使用本文参考官方文档1.简介由于现在很多机器学习的实验需要设置繁琐的参数,在多次实验中,有些参数是一样的,为了方便设置参数,Gin库出现了。它允许函数或类被注释为@gin.configurable,这使得能够使用清晰而强大的语法通过简单的配置文件来设置它们的参数。这种方法减少了配置维护,同时使实验配置透明且易于重复。简单理解,gin像一个封装了参数配置的类,使用这个类将

16.时间序列(上)

时间序列1.时间序列预测技术定义通过时间序列预测技术,我们可以分析求解目标随时间的变化趋势。2.简单移动平均法模型推理例题matlab代码:clc,cleary=[533.8574.6606.9649.8705.1772.0816.4892.7963.91015.11102.7];m=length(y);n=[4,5];%n为移动平均的项数for i=1:length(n)%由于n的取值不同,下面

文化基因算法(Memetic Algorithm)研究进展(文化基因算法新手入门)

文化基因算法(Memetic Algorithm)研究进展(文化基因算法新手入门)1.摘要文化基因算法(memetic algorithm)是 Pablo Moscato 提出的建立在模拟文化进化基础上的优化算法,它实质上是一种基于种群的全局搜索和基于个体的局部启发式搜索的结合体。文化基因算法的概念被提出后,已被越来越多的研究人员接受和采纳。本文主要介绍了文化基因算法的起源、实现过程,以及在各类优

#算法#人工智能#机器学习
Python的parser和argparse库详解,给出例子

当我们编写Python代码时,常常需要解析各种输入和文件格式。例如,我们可能需要解析命令行参数,或者解析一些标记化的文本格式。Python的parser库就是为此而生的。Python的parser库提供了一些工具,可以帮助我们解析文本或文件,并将其转换成Python对象。在本篇博客中,我们将介绍parser库的基本使用方法,并提供一些例子来说明其用法。

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#python#开发语言#信息可视化
(顶刊)神经结构搜索的综述(关于NAS的一篇非常好的综述)

A Survey on Neural Architecture Search1.摘要神经网络架构的搜索和深度学习一样近些年变成了一个相当热门的领域。深度学习方面的很多进步都源于NAS(Neural Architecture Search)的进步。深度学习非常耗时,且需要丰富的领域知识才能很好地用它。在这篇论文里,讨论了基于强化学习,进化算法,代理模型等NA优化算法。还讨论了该领域的一些新研究,包括

#深度学习#神经网络#pytorch
transformers用pipeline下载的模型路径

【代码】transformers用pipeline下载的模型路径。

#人工智能#自然语言处理#语言模型 +1
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