序言 OpenAI 使用监督学习和强化学习的组合来调优 ChatGPT,其中的强化学习组件使 ChatGPT 独一无二。OpenAI 使用了「人类反馈强化学习」(RLHF)的训练方法,该方法在训练中使用人类反馈,以最小化无益、失真或偏见的输出。 在机器学习中,模型的能力是指模型执行特定任务或一组任务的能力。模型的能力通常通过它能够优化其目标函数的程度来评估。例如,用来预测股票市场价格的模型可能有 继续阅读
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3. 深度生成模型-扩散模型(基于得分的随机微分方程生成建模)
基于得分[Score-Based]的随机微分方程生成建模 1. 梗概 该框架封装了基于得分的生成建模和扩散概率建模,产生新的采样过程和新的建模能力。 在求解反向时间SDE中, 我们引入了一个预测-校正框架来校正离散化反向时间SDE演化中的误差。我们还推导出了一个等效的神经ODE,它从与SDE相同的分布中进行采样,但还可以进行精确的似然计算,并提高采样效率。我们还提供了一种使用基于得分的模型解决反向问题的新方法,正如类条件生成、图像修复和彩色化的实验所证明的那样。 结合 继续阅读
STM32--基于固件库(Library Faction)的流水灯、静态数码管
目录 一、GPIO介绍 二、基于固件库(Library Faction)的流水灯 三、基于固件库(Library Faction)的静态数码管 一、GPIO介绍 GPIO库函数,对GPIO可进行一些,读写控制的操作,本文章应用的就是GPIO_Write GPIO接在APB2(高速总线)上, AHB/APB 继续阅读
微信推广的公司有哪些内容 微信推广公司服务价格
微信已成为人们生活、工作和娱乐中不可或缺的一部分,因此也成为了企业推广的主要渠道之一。微信推广公司因此成为了很多企业的首选,本文将从四个方面介绍微信推广公司的内容、服务和价格。 一、微信公众号的建设 微信推广公司会根据客户的需求来建设和优化微信公众号,以达到更好地展示企业形象、传播企业消息和服务客户的目的。建设微信公众号需要考虑到不同企业的特点和用户的需求,因此微信推广公司一般会提供以下服务: 1、名称、头像、简介设计和设置; 2、内 继续阅读
Android基于API的Tabs3实现仿优酷tabhost效果实例
本文实例讲述了android基于api的tabs3实现仿优酷tabhost效果。分享给大家供大家参考,具体如下: 前两天老师就让自己写个视频播放器客户端,这个是他上课讲的一个小小demo,通过查看安卓api的tabs3,实现仿优酷视频客户端的tabhost效果。我的api路径是d:\android\sdk\samples\android-17\apidemos\src\com\example\android\apis\view下的tabs3,下面 继续阅读
【ChatGPT】基于GO语言实现的微信聊天和图片生成机器人
ChatGPT-DreamStudio WeChat Robot 🎨基于GO语言实现的微信聊天和图片生成机器人🎨 个人微信接入ChatGPT,实现和GPT机器人互动聊天,同时支持基于文本生成图像。支持私聊回复和群聊艾特回复。 GitHub源代码地址 实现功能 GPT机器人模型热度可配置提问增加上下文&指令清空上下文DreamStudio图像生成模型参数可配置可设定图像生成触发指令机器人私聊回复&机器人 继续阅读
基于PCA与LDA的数据降维实践
基于PCA与LDA的数据降维实践 描述 数据降维(Dimension Reduction)是降低数据冗余、消除噪音数据的干扰、提取有效特征、提升模型的效率和准确性的有效途径, PCA(主成分分析)和LDA(线性判别分析)是机器学习和数据分析中两种常用的经典降维算法。 本任务通过两个降维案例熟悉PCA和LDA降维的原理、区别及调用方法。 源码下载 环境 操作系统:Windo 继续阅读
基于python开发实现数学中各种经典曲线的可视化
今天正好有点时间就想着把之前零星时间里面做的一点小东西整合一下梳理出来,本文的核心目的就是想要基于python来开发实现各种有趣的数学曲线的可视化展示。 笛卡尔心形线 笛卡尔心形线是一种二维平面曲线,由法国数学家笛卡尔在17世纪提出。它得名于其形状类似于传统的心形符号 ❤️。 笛卡尔心形线的方程可以表示为: (x^2 + y^2 - 1)^3 - x^2 * y^3 = 0 其中,(x, y) 是心形线上的点坐标。 继续阅读
【MATLAB第42期】基于MATLAB的贝叶斯优化决策树分类算法与网格搜索、随机搜索对比,含对机器学习模型的
【MATLAB第42期】基于MATLAB的贝叶斯优化决策树分类算法与网格搜索、随机搜索对比,含对机器学习模型的评估度量介绍 网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化是寻找机器学习模型参数最佳组合、交叉验证每个参数并确定哪一个参数具有最佳性能的常用方法。 一、 评估指标 1、分类 1.1 准确性 1.2 精度 1.3 召回 1.4 F1值 1.5 F0.5值 1.6 F2值 1.7 计算评估指标的功能 2、回归 2.1 平均绝对误差 2.2 均方误差 2.3 均方根误差 二、 基于F1值执 继续阅读
最近火出圈的GPT-4 技术Report出来了,快进来看看逐文对照翻译!
No.0 摘要 我们公布了GPT-4的发展,这是一个大规模的多模态模型,可以接受图像和文本输入并产生文本输出。虽然在许多现实场景中,GPT-4的能力不如人类,但它在各种专业和学术基准上表现出了人类的水平,包括以大约TOP-10%的成绩通过模拟律师资格考试。GPT-4是一个基于transformer的预训练模型,用于预测文档中的下一个标记。训练后的调整过程会提高对事实的衡量和对期望行为的坚持。这个项目的一个核 继续阅读
我的Python书被台湾的出版社引进版权了,书的名字也更吸引人了
我去年出了一本Python书,基于股票大数据分析的Python入门实战,在这本书里,我是用股票范例讲述Pythorn的爬虫,数据分析和机器学习知识点,如下是京东的连接。 https://item.jd.com/71486761859.html 结果前几天出版社告诉我,我的书被台湾的出版社买去版权,然后出了繁体版。新书的名字叫:股票发大财 用Python预 继续阅读
Python与有限元--基于Python编程的有限元分析及应用扩展
推荐编程书籍:Python与有限元--基于Python编程的有限元分析及应用扩展,由中国水利水电出版社2017-12-01月出版发行,本书编译以及作者信息 为:裴尧尧,肖衡林,马强,李丽华 著,此次为第1次发行, 国际标准书号为:9787517053705,品牌为中国水利水电出版社, 这本书采用平装开本为16,纸张采为胶版纸,全书共有272页字数32万3000字,是本Python 编程相关非常不错的书。此书内容摘要有限元是当今工程分析中应用非常广泛的数值计算方法。《Pyt 继续阅读