XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System值分解
CS168：现代算法工具箱讲座＃9：单数值分解（SVD）和低级别矩阵近似
2。更新大型ML模型。低级矩阵近似的一种相当现代的应用是用于“微调”巨大模型。在大型语言模型（LLMS）的设置中，经常有一些现成的巨大模型，其中数十亿（或更多）。鉴于这种大型模型已在巨大但通用的语料库（网络文本）上进行过培训，因此经常执行“微调”。这个微调阶段是在特定于域的数据集上进行的第二轮训练的阶段，通常大小相当适度。微调任务的示例可能是客户服务交流，ED论坛问和答案，医疗报告等的数据集。微调的挑战是，更新如此庞大的模型在计算上非常昂贵。2021纸洛拉：大型语言模式的低排名改编[1]使得1）1）微调更新通常接近低级，因此2）因此，2）一个人可以明确地以1000x或10,000x的参数训练原始模型的这些更新对原始模型的培训，如果您有兴趣，请查看原始论文（或讨论它的博客文章的动物园）。
抗汗的丝绸纤维蛋白基于双网络水凝胶...
图4。（a）具有4：1 SF/PEGDA重量比的SF-PEGDA DN水凝胶的ATR-FTIR光谱以及使用单数值分解（SVD）分析获得的相应光谱成分。（b）相关的SVD振幅分量颜色编码为（a）中的光谱。（c）在平衡后水中的Dry SF蛋白，水中的SF蛋白，SF -PAAM中的SF蛋白上的MD模拟的代表性快照；扩大的图显示了SF和PAAM之间的氢键。（d）干燥SF蛋白，水中的SF蛋白的不同二级结构的含量和MD模拟给出的水中的SF -PAAM。绿色，蓝色，红色和黑色分别代表随机线圈，隔离桥，β-片和β-Turn的四种类型的二级结构。
ECE 6254：统计机器学习春季2024年教学大纲
在本课程中，我们将采用统计观点，这将需要熟悉概率（例如随机变量，期望，独立性，联合分布，条件分布，贝叶斯规则和多元正态分布）的基本概念（例如，随机变量，期望，独立性，联合分布，有条件分布和多元正态分布）。我们还将使用线性代数的语言来描述算法并进行任何分析，因此您应该熟悉诸如规范，内部产品，正交性，线性独立性，特征值/矢量，特征值分解等概念等概念。以及多变量演算的基础知识，例如部分衍生物，梯度和链条规则。如果您作为本科生（或最近）就这些主题开设了课程，那么随着学期的进行，您应该能够填补理解中的任何空白。最后，许多家庭作业和课程项目都需要使用Python。没有必要对Python的经验，但是我假设对科学编程的基础知识（例如，具有C，MATLAB或其他一些编程语言）。
印度空间科学技术研究所系...
复杂积分：柯西-古尔萨定理（凸区域）、柯西积分公式、高阶导数、莫雷拉定理、柯西不等式和刘维尔定理、代数基本定理、最大模原理、泰勒定理、施瓦茨引理。劳伦级数、孤立奇点、卡索拉蒂-魏尔斯特拉斯定理、亚纯函数、鲁什定理、反函数定理、留数、柯西留数定理、积分求值、黎曼曲面。线性系统的直接和迭代方法、特征值分解和 QR/SVD 因式分解、数值算法的稳定性和准确性、稀疏和结构化矩阵。有限元方法：边界值问题的有限元公式、一维和二维有限元分析。优化技术：遗传算法（GA）、人工神经网络（ANN）、粒子群优化（PSO）。
对大语言模型的数学见解
矩阵是一种二维标量组件，在机器学习中起着基本作用，它是以结构化方式表示和操纵数据的关键工具，其中包括特征提取，降低维度降低和降低噪声。诸如主成分分析（PCA）和单数值分解（SVD）等技术用于将高维数据转换为较低维空间。矩阵转置是机器学习中的基本操作。矩阵的转置表示，如果原始矩阵具有行和B列，则转置矩阵将具有B行和列。矩阵转置（旋转）对于乘法方便，在其中神经网络和其他机器学习模型通常处理不同尺寸或乘法所需兼容尺寸的权重和输入，这意味着第一个矩阵中的列数必须匹配第二个矩阵中第二个矩阵的行数。矩阵的倒数（称为a^-1）对于求解诸如ab =之类的方程至关重要（其中in是身份矩阵）
分布式自适应信号和特征融合问题的统一算法框架 - 第二部分：收敛属性
I.在[1]中引入的分布式自适应信号融合（DASF）算法可用于以分离的方式解决广泛的空间滤波和信号融合问题，例如，无线传感器网络（WSN）。此类问题的示例包括基于广义特征值分解[3]，规范相关性分析[4]，[5]，最小方差波束[6]等的最小平方英尺误差估计，判别分析[3]等。DASF算法旨在应对WSN的典型带宽或能量限制。WSN中的典型空间过滤或信号融合问题涉及根据网络中每个节点收集的传感器数据优化成本函数。与需要在融合中心汇总的每个节点的传感器数据相反，DASF算法要求节点在彼此之间仅共享压缩数据。然后将此数据用于在每次迭代时在节点中局部构建全局优化问题的压缩版本。结果，全球（集中）的任何求解器
使用符合 RIP 标准的 CMOS 成像器架构和 Landweber 重建进行压缩成像
摘要 — 本文提出了一种新的图像传感器架构，用于快速准确地对自然图像进行压缩感知 (CS)。CS CMOS 图像传感器中通常采用的测量矩阵是递归伪随机二进制矩阵。我们已经证明，这些矩阵的限制等距性质受到低稀疏常数的限制。这些矩阵的质量还受到伪随机数生成器 (PRNG) 的非理想性的影响。为了克服这些限制，我们提出了一种硬件友好的伪随机三元测量矩阵，该矩阵通过 III 类基本细胞自动机 (ECA) 在芯片上生成。这些 ECA 表现出一种混沌行为，比其他 PRNG 更好地模拟了随机 CS 测量矩阵。我们将这种新架构与基于块的 CS 平滑投影 Landweber 重建算法相结合。通过单值分解，我们调整了该算法，使其在操作二进制和三元矩阵时执行快速而精确的重建。提供了模拟来验证该方法。
通过深入增强学习的城市航空运输系统中的动态频谱分配
摘要 - 城市空气流动性（UAM）和先进空气流动性（AAM）的新兴概念为城市航空运输开辟了新的范式。一个巨大的挑战是，这些新的航空车将迅速饱和已经拥挤的航空频谱，这是确保可靠的安全操作通信的必不可少的资源。在本文中，我们考虑了一个航空运输系统，该系统可在该系统中运行多个航空车，以将乘客或货物从不同的来源运输到其沿其预先确定的路径的目的地。在战役期间，必须达到最低沟通质量（QoS）要求，以确保安全安全。我们的目标是通过共同优化所有航空车的速度选择和频谱分配来最大程度地减少任务完成时间。我们将优化问题提出为多阶段马尔可夫决策过程（MDP），其中优化变量耦合在一起。基于多代理的深钢筋学习（DRL）解决方案是提出了值分解网络（VDN）算法来采取离散操作的。此外，我们提出了一种启发式贪婪算法作为基线解决方案。仿真结果表明，我们基于学习的解决方案优于启发式贪婪算法和另一种正交多访问（OMA）解决方案，以最大程度地降低任务完成时间。索引术语 - 光谱分配，空中通信，增强学习，多代理
Python API参考
2算法185 2.1属性重要性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。185 2.2协会规则。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。190 2.3决策树。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。196 2.4期望最大化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。206 2.5明确的语义分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。219 2.6指数平滑。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>225 2.7广义线性模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2330 2.8 k均值。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>241 2.9幼稚的贝叶斯。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。249 2.10非负矩阵分解。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。259 2.11神经网络。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。267 2.12 O-Cluster。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 276 2.13随机森林。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 287 2.14单数值分解。 。 。 。 。 。 。 。 。267 2.12 O-Cluster。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。276 2.13随机森林。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。287 2.14单数值分解。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>294 2.15支持向量机。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>303 2.16 XGBOOST。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>303 2.16 XGBOOST。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>312 div>