相关文章

Scikit-Learn 1.4使用指南:无监督学习 高斯混合模型 Gaussian mixture models

文章目录 高斯混合模型变分贝叶斯高斯混合模型狄利克雷过程 sklearn.mixture sklearn.mixture 是一个能够学习高斯混合模型(支持对角线、球面、相等和完全协方差矩阵)、对其进行采样和从数据中估计的包。它还提供了帮助确定组件数量的工具。 高斯混合模型…

论文阅读-混合专家模型MOE-DAMEX:Dataset-aware Mixture-of-Experts for visual understanding of mixture-of-dataset

目录 Abstract 1. Introduction contributions 3. 传统的MOE 3.1 Routing of tokens 3.2 负载均衡损失 1)专家的重要性损失(Importance Loss) 2)专家的负载损失(Load Loss) 4. 方法 4.1 setup 4.…

论文阅读笔记:Task-Customized Mixture of Adapters for General Image Fusion

论文阅读笔记:Task-Customized Mixture of Adapters for General Image Fusion 1 背景2 创新点3 方法4 模块4.1 任务定制混合适配器4.2 提示生成4.3 提示驱动融合4.4 互信息正则化MIR4.5 任务定制化损失 5 实验5.1 VIF任务5.2 MEF任务5.3 MFF任务5.4 消融实验5.5 性…

数据处理和分析之数据聚类:Gaussian Mixture Models (GMM):高斯分布与参数估计

数据处理和分析之数据聚类:Gaussian Mixture Models (GMM):高斯分布与参数估计 数据处理和分析之数据聚类:高斯混合模型 (GMM) - 数据聚类简介 数据聚类的基本概念 数据聚类是一种无监督学习方法,其目标是将数据集中的样本分组到不同的簇(cluster)中,使得同一簇内的样本…

Mixture-of-Experts (MoE): 条件计算的诞生与崛起【下篇】

将 Mixture-of-Experts 应用于 Transformers 既然我们已经研究了条件计算的早期工作,那么我们就可以看看 MoE 在变换器架构中的一些应用。 如今,基于 MoE 的 LLM 架构(如 Mixtral [13] 或 Grok)已广受欢迎,但 MoE 在语…

MOH: MULTI-HEAD ATTENTION AS MIXTURE-OFHEAD ATTENTION

当前的问题 多头注意力使用多个头部可以提高模型的精度。然而,并不是所有的注意力头都具有同样的重要性。一些研究表明,许多注意力头可以被修剪而不影响准确性。 此外,在多头注意中,每个注意头并行操作,最终输出是所…

[AIAgent] Mixture-Of-Agents

Together AI的新研究MoA,文章论文。 论文:《Mixture-of-Agents Enhances Large Language Model Capabilities》 论文链接:https://arxiv.org/html/2406.04692v1 这篇文章的标题是《Mixture-of-Agents Enhances Large Language Model Capabil…

【论文阅读】MOA,《Mixture-of-Agents Enhances Large Language Model Capabilities》

前面大概了解了Together AI的新研究MoA,比较好奇具体的实现方法,所以再来看一下对应的文章论文。 论文:《Mixture-of-Agents Enhances Large Language Model Capabilities》 论文链接:https://arxiv.org/html/2406.04692v1 这篇文…

【机器学习-09】 | Scikit-Learn工具包进阶指南:Scikit-Learn工具包之高斯混合sklearn.mixture模块研究

🎩 欢迎来到技术探索的奇幻世界👨‍💻 📜 个人主页:一伦明悦-CSDN博客 ✍🏻 作者简介: C软件开发、Python机器学习爱好者 🗣️ 互动与支持:💬评论 &…

Mixture-of-Experts (MoE): 条件计算的诞生与崛起【上篇】

大型语言模型(LLM)的现代进步主要是缩放定律的产物[6]。 假设模型是在足够大的数据集上训练出来的,那么随着底层模型规模的增加,我们会看到性能的平滑提升。 这种扩展规律最终促使我们创建了 GPT-3 以及随后的其他(更强…

Mixture-of-Agents: 增强大型语言模型能力的新方法

近年来,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理领域取得了巨大的进展。这些模型通过在海量数据上进行预训练,并与人类偏好进行对齐,能够生成连贯、有用的输出。然而,尽管LLMs取得了令人瞩目的成就,它们仍然面临着模型规模和训练数据的固有限制。进一步扩大这…

第二代MoE(Mixture-of-Experts)大模型

第二代MoE(Mixture-of-Experts)大模型在近年来的深度学习领域中得到了广泛的关注和应用。MoE架构通过将一个大型神经网络分解为多个“专家”网络,每个专家网络专门处理特定类型的输入,而一个门控网络负责决定将输入分配给哪个专家处理,从而提高了模型的效率和性能。 MoE架…

【大模型理论篇】Mixture of Experts(混合专家模型, MOE)

1. MoE的特点及为什么会出现MoE 1.1 MoE特点 Mixture of Experts(MoE,专家混合)【1】架构是一种神经网络架构,旨在通过有效分配计算负载来扩展模型规模。MoE架构通过在推理和训练过程中仅使用部分“专家”(子模型&am…

混合专家模型 Mixture-of-Experts (MoE)

大纲 Mixture-of-Experts (MoE)Mixture of Sequential Experts(MoSE)Multi-gate Mixture-of-Experts (MMoE) 一、MoE 1. MoE架构 MoE(Mixture of Experts)层包含一个门网络(Gating Network)和n个专家网…

混合LoRA专家MoLE(MIXTURE OF LORA EXPERTS)ICLR2024论文研读——全网最详细的“MIXTURE OF LORA EXPERTS”解读

混合LoRA专家MoLE 论文概况 第一作者发文时为清华软件学院研三学生Xun Wu(吴浔),在微软亚洲研究院自然语言计算组实习,其AMiner主页为https://www.aminer.cn/profile/Xun%20Wu/53f3a428dabfae4b34acdd7c。其他两位作者都是微软亚洲研究院的大牛&#xf…

Mixture 项目教程

Mixture 项目教程 Mixture Mixture is a powerful node-based tool crafted in unity to generate all kinds of textures in realtime 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/Mixture 1. 项目的目录结构及介绍 Mixture 项目的目录结构如下: Mixtur…

[论文笔记]Mixture-of-Agents Enhances Large Language Model Capabilities

引言 今天带来一篇多智能体的论文笔记,Mixture-of-Agents Enhances Large Language Model Capabilities。 随着LLMs数量的增加,如何利用多个LLMs的集体专业知识是一个令人兴奋的开放方向。为了实现这个目标,作者提出了一种新的方法&#xf…

7.1 API:GaussianMixture

文章目录 引言GaussianMixture 引言 GaussianMixture是EM算法在高斯混合分布的实现 sklearn-GaussianMixture GaussianMixture from sklearn.mixture import GaussianMixturesklearn.mixture.GaussianMixture(n_components1, *, covariance_typefull, tol0.001, reg_covar1e…

7.2 GaussianMixture实战

文章目录 1.多维GMM聚类2.GMM调参3. 鸢尾花数据集4.GMM与DPGMM比较5. GMM似然函数值 1.多维GMM聚类 #!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ author: admin file: EM.py time: 2021/02/03 desc: """import numpy as np from scipy.st…

混合密度模型Mixture Density Networks

翻译并简化自:http://blog.otoro.net/2015/11/24/mixture-density-networks-with-tensorflow/?tdsourcetags_pctim_aiomsg notebook地址: http://otoro.net/ml/ipynb/mixture/mixture.html 原文的TF代码版本微调,和本人用Keras复现的&#x…