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【综述阅读】A Comprehensive Survey on Pretrained Foundation Models: A History from BERT to ChatGPT

论文链接:https://arxiv.org/abs/2302.09419该综述系统性的回顾了预训练基础模型(PFMs)在文本、图像、图和其他数据模态领域的近期前沿研究,以及当前、未来所面临的挑战与机遇。具体来说,作者首先回顾了自然语言处理、计算机视觉和图学习的基本组成部分和现有的预训练方案。然后,讨论了为其他数据模态设计的先进PFMs,并介绍了考虑数据质量和数量的统一PFMs。此外,作者还讨论了PFM基本原理的相关研究,包括模型的效率和压缩、安全性和隐私性。最后,列出了关键结论,未来的研究方向,挑战和开放的问题。写在前面的话笔者主要从事NLP相关方向,因此在阅读该综述时,重点归纳整理了NLP

【扩散模型Diffusion Model系列】0-从VAE开始(隐变量模型、KL散度、最大化似然与AIGC的关系)

VAEVAE(VariationalAutoEncoder),变分自编码器,是一种无监督学习算法,被用于压缩、特征提取和生成式任务。相比于GAN(GenerativeAdversarialNetwork),VAE在数学上有着更加良好的性质,有利于理论的分析和实现。文章目录VAE1生成式模型的目标——KL散度和最大化似然MLE2从AE到VAE3VAE的损失函数4结语1生成式模型的目标——KL散度和最大化似然MLE生成式模型(GenerativeModel)的目标是学习一个模型,从一个简单的分布p(x)p(x)p(x)中采样出数据xxx,通过生成模型f(x)f(x)f(x)来逼近真实数据的分布pd

人工智能顶会ICLR2023《Is Conditional Generative Modeling all you need for Decision Making?》论文解读

IsConditionalGenerativeModelingallyouneedforDecisionMaking?1.引言条件生成建模传统强化学习面临的挑战作者的研究动机与创新点2.重要概念强化学习扩散概率模型传统的强化学习到生成建模的转变本文提出方法的总体框架3.决策扩散的概念和设计扩散状态(DiffusingOverStates)逆向动力学(ActingwithInverse-Dynamics)无分类器指导规划(PlanningwithClassifier-FreeGuidance)超越回报的条件化(ConditioningBeyondReturns)训练与实现细节1.引言条件生成建模

Ruby API如何使用Active:Model:Serialializer将时间格式更改为(HH:MM)?

我的DB表列名称是Hora(翻译:小时):键入时间。(Postgres)。Iḿ使用Ruby5.1开发我的API,我已经安装了GEMActiveModelSerialializer。我的问题是,它以这种格式向我展示了字段:“hora”:“2000-01-01T11:40:00z”,但是我只需要像这样的时间:11:40。这是我的实际输出JSON{“FECHA”:“2016-08-02”,“HORA”:“2000-01-01T11:40:00z”,“importe”:“86.0”,“Medico”:...。}。我需要这个:{“fecha”:“2016-08-02”,“hora”:“11:40”,“i

php - Symfony2 能否生成 :doctrine:entity generate entity with one-to-many relationship?

我想答案是否定的,但我想确定一下。SensioGeneratorBundle包含生成实体的命令。您知道它是否可以为one2Many或Many2Many字段生成映射吗?有没有实现这个的项目?我找到的唯一例子:phpapp/consoledoctrine:generate:entity--entity=AcmeBlogBundle:Blog/Post--format=annotation--fields="title:string(255)body:text"--with-repository--no-interaction非常感谢 最佳答案

TSegNet: An efficient and accurate tooth segmentation network on 3D dental model

TSegNet:一种高效、准确的三维牙齿模型牙齿分割网络TSegNet:Anefficientandaccuratetoothsegmentationnetworkon3Ddentalmodel摘要牙模型的自动准确分割是计算机辅助牙科研究的基本任务。现有方法对正常牙模型的分割效果满意;然而,他们未能强有力地处理具有挑战性的临床病例,如牙齿模型缺失,拥挤,或牙齿错位前正畸治疗。在本文中,我们提出了一种新的基于端到端学习的方法,称为TSegNet,用于对牙齿模型的三维扫描点云数据进行鲁棒和高效的牙齿分割。我们的算法在第一阶段采用距离感知的牙齿质心投票方案来检测所有的牙齿,保证了即使在异常牙齿模型上

python生成器generator的用法

通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。要创建一个generator,有很多种方法。第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator:>>>L=[x*xfo

android - 将 AS 项目迁移到 IDEA 时,无法将 com.android.build.gradle.internal.model.ApiVersionImpl 转换为 java.lang.Integer

我需要从AndroidStudio迁移到IntelliJIDEA,因为我需要用Java完成一些其他非Android工作。我从git克隆了我的项目并将其导入到IDEA中;但是,我在这个过程中遇到了Gradle的错误。我进行了搜索,但找不到可以解决我的错误的答案。这是事件日志03:39:42PMAllfilesareup-to-date03:39:42PMClassCastException:com.android.build.gradle.internal.model.ApiVersionImplcannotbecasttojava.lang.Integer:com.android.bu

android - MVVM : How to Concat the String in model class?

我使用改造回调创建了应用程序。在那里我想用文字显示一些信息。在textView中我已经绑定(bind)了数据,我还需要连接一些文本。我的代码如下查看:型号:publicclassUserProfileInfoextendsBaseObservable{@SerializedName("username")@ExposeprivateStringusername;@BindablepublicStringgetUsername(){returnusername;}publicvoidsetUsername(Stringusername){this.username=username;}}