1.大模型实战,这应该是最全的了,非常详细收藏我这一篇就够了Alpaca(LLaMA-7B):斯坦福提出的一个强大的可复现的指令跟随模型,种子任务都是英语,收集的数据也都是英文,因此训练出来的模型未对中文优化。 BELLE(BLOOMZ-7B/LLaMA-7B/LLaMA-13B):本项目基于 Stanford Alpaca,针对中文做了优化,模型调优仅使用由ChatGPT生产的数据(不包含任何其他数据)。 https://blog.csdn.net/2401_85343303/article/details/144430524

2.机器学习中的在线学习(OnlineLearning)与增量更新在线学习是一种机器学习的范式,其特点是模型能够在数据不断到达的情况下进行增量更新,而不需要重新处理整个数据集。在线学习适用于数据量巨大、不断更新的场景,如实时推荐系统、网络安全监测等。在在线学习中,模型可以根据新的数据样本进行快速更新,从而保持模型的时效性和准确性。 http://www.360doc.com/content/24/0306/16/82054816_1116318772.shtml

3.增量神经网络训练腾讯云开发者社区是一种机器学习技术,用于在已有的神经网络模型基础上,通过逐步更新模型参数来适应新的数据。与传统的批量训练相比,增量神经网络训练具有以下优势: 1. 节省计算资源:增量训练只需要对新数据进行计算,而不https://cloud.tencent.com/developer/information/%E5%A2%9E%E9%87%8F%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%AE%AD%E7%BB%83

4.2020届计算机科学方向毕业设计(论文)阶段性汇报复现了业界领先的基于深度学习的跨年龄人脸识别模型并在少量测试数据集上做了数值上的检验和对比。 张哲恺 图排序的硬件加速器设计 Gorder图排序算法的简单介绍,硬件加速Gorder的基本思路,模拟实验结果。 蒋泽天 多图的批量协同匹配与在线增量式匹配方法第一阶段工作汇报 https://zhiyuan.sjtu.edu.cn/html/zhiyuan/announcement_view.php?id=3709

5.基于卷积神经网络的目标检测算法其增量学习研究计算机视觉中的增量学习,当属这些新兴问题中的一员。而目标检测是计算机视觉中的主要任务。所以,本文即是研究目标检测的增量学习。目前,在目标检测领域准确率较高的方法均基于卷积神经网络。但联结类方法(如神经网络)存在灾难性忘记(Catastrophic Forgetting)的问题。该问题具体为:若在一个已有的神经网络模型上训练新https://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10335-1019093711.htm

6.机器学习顶刊汇总:EESNat.Commun.EnSMACSAMIES&T等成果在此,香港科技大学赵天寿院士、加拿大维多利亚大学邓劲良(Nedjib Djilali)院士等人通过结合机器学习和实验开发了一种端到端的流场设计方法,包括库生成、多物理场仿真模拟、机器学习、筛选发现和实验验证。通过结合定制的路径生成算法、成百上千的多物理场模拟和训练有素的卷积神经网络(CNN)回归模型,最终生成了一个包含115https://www.shangyexinzhi.com/article/5029661.html

7.介绍增量学习袋鼠社区2.增量学习目前需要解决的问题:新知识时往往会遭遇“灾难性遗忘”(Catastrophic Forgetting),在学习新任务之后,模型在旧任务上性能灾难性下降。这个问题指向了神经网络模型所面临的普遍问题:稳定性-可塑性困境(stability-plasticity dilemma),其中可塑性代表调整以整合新知识的能力,稳定性则代表在调整过程中保留旧知识的https://www.dtstack.com/bbs/article/4953

8.一种基于增量特征的训练方法和系统与流程1.本技术涉及辅助医疗技术领域,尤其涉及一种基于增量特征的训练方法和系统。 背景技术: 2.神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。通常情况下,神经网络模型可以由网络拓扑和学习规则来表示,因其具有并行分布处理、高度鲁棒性和容错能力、分布存储及学习能力等特点得以广泛应用。通过训练样本对神经网络模型进行http://mip.xjishu.com/zhuanli/55/202210932977.html

9.深度学习中的拓扑美学:GNN基础与应用近些年来使用建模分析图结构的研究越来越受到关注,其中基于深度学习的图建模方法的图神经网络(Graph Neural Network, GNN),因其出色的性能成为学术界的研究热点之一。 导读:在真实世界中,很多数据往往以图的形式出现,例如社交网络、电商购物、蛋白质相互作用关系等,过去几年基于神经网络的图数据分析与挖掘方式因其出色的https://www.51cto.com/article/743377.html

10.基于双向模仿蒸馏的电子商务知识图谱预训练模型高效增量学习方法本文提出了一种基于双向模仿蒸馏的高效增量学习方法BID-NAS,用于有效且高效地更新电子商务场景中的社交知识图谱预训练模型。BID-NAS框架如下图所示,它主要包含基于双向模仿蒸馏的训练策略BID用于捕捉新数据中的变化同时保留旧模型已学到的知识,和基于样本常规性和反常性的采样策略NAS用于减少训练数据规模以提升训练效率,此https://techbeat.net/article-info?id=5827

11.字节跳动破局联邦学习:开源Fedlearner框架,广告投放增效209%基于神经网络模型训练,Fedlearner 目前最大处理过高达 40TB 的数据,在不稳定的公网通信环境下, 可以使用极少的资源快速稳定地完成训练数据求交和模型训练,迭代效率较高。 树模型训练 与神经网络模型训练不同,树模型训练目前只支持两方纵向学习模式,一方提供特征,另一方提供 label 和特征。为了在保护双方数据和标签隐私https://maimai.cn/article/detail?fid=1550604028&efid=zqj9rqK7Yf_Us-lu-0Wnmg

12.基于深度学习的辐射源个体识别技术研究最后,针对不断出现的新的辐射源数据,论文设计了对预训练模型再训练的类增量学习算法和域增量学习算法,实现了模型的动态更新,预训练模型使用的是基于Alex Net改进的CNN2模型,这种增量学习算法相比于初始的神经网络算法有着更强的实用性。针对实际应用中可能出现未知辐射源的问题,本文设计了基于Open Max的开放集识别的https://wap.cnki.net/lunwen-1023576563.html

13.神经网络有哪些快速增量学习算法?增量学习的稀疏表示(Incremental Sparse Representation):这种方法基于生物学的神经元连接方式,通过对神经元之间的权重进行约束,实现对数据的稀疏表示。通过增量学习,并利用在线L1正则化技术,可以轻松地将稀疏表示集成到神经网络中。 增量学习的低秩逼近(Incremental Low-Rank Approximation):这种方法通过保持神经网络的低秩性质https://www.cda.cn/bigdata/201736.html

14.迭代学习模型预测控制研究现状与挑战[43-45]利用CARIMA模型沿批次的增量模型, 推导了系统控制变量为输入增量迭代变化量的2D预测模型, 其中还同时包含干扰的迭代变化量; 文献[46]结合了2D脉冲响应预测模型和模糊神经网络技术, 构造了非线性系统的2D模糊神经网络输入输出预测模型. 尽管采用2D输入输出预测模型有利于降低ILMPC控制器设计难度, 但是输入输出https://www.zzqklm.com/w/hxlw/30655.html

15.聊聊从脑神经到神经网络神经网络能解决非线性的复杂的模型问题如果y'≠y,则通过Δw =yxi增量来调整所有连接权重wi。 返回第2步。 引入梯度下降 与感知机的学习机制不同,ADALINE则是训练神经网络模型的另外一种算法,由于它引入了梯度下降,所以可以说它比感知机更加先进。 大概流程为: 通过随机数初始化权重。 将一个输入向量传入网络。 https://juejin.cn/post/6844903726835056647

16.第五章神经网络(周志华机器学习)学习总结2、要了解什么是神经元模型,首先得明白什么是神经网络。 神经网络是有具有适应性的简单单元组成的广泛进行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反映。我们在机器学习中谈论神经网络时是“神经网络学习”也可以说是机器学习与神经网络这两个学科领域的交叉部分。 https://www.jianshu.com/p/1b1bf5fc0422

17.结合符号主义和深度学习,DeepMind提出新型端到端神经网络架构DeepMind的这项研究旨在将经典符号人工智能和深度学习结合起来,它使用的是一个端到端可微神经网络架构 PrediNet,该架构基于命题关系先验而构建,这与卷积网络基于空间和位置先验而构建类似。 PrediNet 架构借鉴了近期的多项研究,如学习发现和利用关系信息的 non-local 网络架构 [25]、关系网络 [22, 18],以及基于多头注https://www.jiqizhixin.com/articles/19052903

18.高分遥感驱动的精准土地利用与土地覆盖变化信息智能计算模型与深度学习实现了对影像特征提取能力的飞跃,自然也成为当下遥感信息提取研究最为热门与主流的算法(Zhang等,2016),据文献统计超过80%使用卷积神经网络(CNN)模型,超过70%是针对空间分辨率高于5 m的影像特征计算,超过40%将其用于土地利用或土地覆盖分类研究,并在该任务上针对类型判别的精度中位数达到91%,表现出显著高于http://www.jors.cn/jrs/article/html/202107001

19.当小样本遇见增量学习,智能如何实现,超详细最新综述来袭!基于传统机器学习的小样本类增量学习方法从监督方式、统计优化和函数优化等角度出发,具有较高的模型可解释性。这些方法通常有较少的超参数,因此更容易理解和调整。如Cui等人将半监督学习方法引入到FSCIL中,基于前人研究,他通过在每个增量阶段加入了50个未标记的数据,而训练过程中将无标签数据与有标签数据协同训练来提高https://www.cvmart.net/community/detail/8256