New machine learning model quickly and accurately predicts dielectric function
东京大学的研究人员 Tomohito Amano 和 Shinji Tsuneyuki 与 CURIE（JSR-UTokyo 合作中心）的 Tamio Yamazaki 开发了一种新的机器学习模型来预测材料的介电函数，而不是从第一性原理进行计算。
Mastering Quantum Mysteries: The Wavefunction Matching Revolution
波函数匹配正在彻底改变量子多体系统的研究，使科学家能够通过调整短距离相互作用来执行以前不可能完成的计算。该技术能够精确模拟轻核、中等质量核、中子物质和核物质，与核特性的经验数据紧密匹配。这一突破不仅有利于量子计算，而且[...]
Discover AWS Lambda Basics to Run Powerful Serverless Functions
了解我如何首次设置 AWS Lambda 继续阅读 Towards Data Science »
How Tiny Neural Networks Represent Basic Functions
通过简单的算法示例对机械可解释性进行简单介绍简介本文展示了小型人工神经网络 (NN) 如何表示基本功能。目标是提供有关 NN 工作原理的基本直觉，并作为机械可解释性的简单介绍——该领域旨在对 NN 进行逆向工程。我提供了三个基本函数的示例，使用简单的算法描述了每个函数，并展示了如何将算法“编码”到神经网络的权重中。然后，我探索网络是否可以使用反向传播来学习算法。我鼓励读者将每个示例视为一个谜语，并在阅读解决方案之前花一点时间。机器学习拓扑本文尝试将 NN 分解为离散操作并将其描述为算法。另一种方法可能更常见、更自然，即研究不同层中线性变换的连续拓扑解释。以下是一些有助于增强拓扑直觉的优秀资源：
Function Calling: Fine-Tuning Llama 3 on xLAM
得益于 QLoRA，速度快且内存效率高继续阅读 Towards Data Science »
PySpark Explained: User-Defined Functions
它们是什么，如何使用它们？继续阅读 Towards Data Science »
On the Minimal Degree Bias in Generalization on the Unseen for non-Boolean Functions
我们研究了随机特征 (RF) 模型和 Transformer 的域外泛化。我们首先证明，在“在看不见的 (GOTU) 上泛化”设置中，训练数据在域的某些部分完全可见，但在另一部分进行测试，对于小特征范围内的 RF 模型，收敛发生在最小程度的插值器上，就像布尔情况一样 (Abbe 等人，2023)。然后，我们考虑稀疏目标范围，并解释该范围与小特征范围的关系，但使用不同的正则化项，可以改变图片……
Omnipredictors for Regression and the Approximate Rank of Convex Functions
考虑监督学习设置，其目标是学习根据分布中的点 x 预测标签 y。损失函数类 L 和假设类 C 的全能预测器是这样的预测器，对于 L 中的每个损失，其预测的预期损失小于 C 中的最佳假设。自从 [GKR+21] 的工作引入这一概念以来，在 y∈{0,1} 的二元标签设置中已经有大量工作，但对于 y∈[0,1] 可以是连续的回归设置，人们知之甚少。我们的主要概念贡献是充分的概念……
From Fractions to Functions: Navigating Key Topics in GCSE Maths
Sophia Birk 是一位目前居住在波兰的数字游民，也是 AATT 教育工作者团队的国际成员，并且...
Unlocking Data Insights: Key Pandas Functions for Effective Analysis
本文旨在介绍一些对数据分析至关重要的 Pandas 函数。通过掌握这些工具，您可以无缝处理缺失值、删除重复项、替换特定值以及执行其他几个数据操作任务。
5 Tips for Writing Better Python Functions
本教程介绍了五种简单而有效的实践，用于编写更好且可维护的 Python 函数。
TinyAgent: Function Calling at the Edge
LLM 能够通过普通语言（例如英语）执行命令，这使得代理系统能够通过协调正确的工具集（例如 ToolFormer、Gorilla）来完成用户查询。这与最近的多模式努力（例如 GPT-4o 或 Gemini-1.5 模型）一起扩大了 AI 代理的可能性范围。虽然这非常令人兴奋，但这些模型的模型大小和计算要求通常要求在云端进行推理。这可能会给它们的广泛采用带来一些挑战。首先，将视频、音频或文本文档等数据上传到云端的第三方供应商可能会导致隐私问题。其次，这需要云/Wi-Fi 连接，而这并不总是可行的。例如，部署在现实世界中的机器人可能并不总是有稳定的连接。除此之外，延迟也可能是一个问题，因为将大量数
The Aggregate Production Function and Solow's "Three Denials"
本文回顾了索洛新古典增长模型的关键支柱，即总生产函数。我们回顾了这个工具是如何诞生的，以及它是如何存活至今的，尽管三项批评削弱了它存在的理由。
The Estimation of Production Functions with Monetary Values
几十年来，有关生产函数估计的文献一直集中在通过不同的估计程序消除内生性偏差，以获得正确的要素弹性和其他相关参数。该问题的理论讨论正确地假设生产函数是物理投入和产出之间的关系。
The Sigmoid Function and Its Role in Neural Networks
为什么重要：Sigmoid 函数是神经网络中常用的激活函数，尤其是对于二元分类问题。
Machine Learning For Kids: Advanced Python Functions
为什么重要：儿童机器学习：高级 Python 函数教程是专门为 6 至 10 年级的学生设计的。
Machine Learning For Kids: Python Functions
为什么重要：儿童机器学习：Python 函数教程是专门为 6 至 10 年级的学生设计的。
Keras Loss Functions Used in Machine Learning: An In-depth Guide
为什么重要：在本文中，让我们了解 Keras 损失函数、它如何影响深度学习架构及其在现实生活中的应用。
