有模型学习是指这个四元组均为已知的情况，此时，我们可以在机器上模拟出与环境相同或近似的状况，显然，这是一种最简单的情形。 有模型学习示例 学习算法的框架 我们的目标是得到一个最优的策略π。...为了得到最优策略，我们首先要能够判断哪个策略是更优的，也就是能够对策略进行评估。有了评估策略的方法后，就可以据此改进一个策略。...最常见的累积方法就是γ折扣累积奖赏，其计算方法为 状态值函数的定义 上式也称为状态值函数。其含义就是衡量在状态x下，以γ折扣累积奖赏衡量的策略π的好坏。...不仅如此，还可以类似的定义一个状态-动作值函数Q： 状态-动作值函数 其含义为：衡量在状态x下，执行动作a以后，以γ折扣累积奖赏衡量的策略π的好坏。 那什么时候策略达到最优呢？...就是满足下面式子的时候 最优策略满足的等式 也就是说，对所有状态的V(x)求和，求和后最大的那个策略，就是最优策略。 那么怎么找最优策略呢？ 有两种方法：策略迭代和值迭代。
Oracle今天开源了Graphpipe，可以方便地在云计算中为机器学习模型提供服务，比如TensorFlow、MXNet、Caffe2和PyTorch等流行的框架。...Oracle云架构师Vish Abrams表示，“Graphpipe是一种标准化协议的尝试，通过该协议，你可以与远程部署的机器学习模型进行对话，它包含一些参考服务器，允许你以高效的方式轻松地从现有框架部署机器学习模型...使用该工具可能意味着开发人员不必构建自定义API来部署AI模型，也不必担心用于创建模型的流行框架。...在开放式神经网络交换（ONNX）创建大约一年前被Facebook和微软提出的标准格式的机器学习模型允许框架之间的互操作性。...用于在深度学习架构中传输组件的Graphpipe网络协议包括服务AI模型的指南，服务模型的示例，以及用于查询Graphpipe模型的客户端库。 工具：github.com/oracle
本文详细介绍了采用scikit-learn图片分类算法在启动耗时应用下的模型调优过程。...通过训练好的机器学习模型，识别出每一张图片所对应的启动过程，计算启动第一张图片到启动稳定后的总帧数，即可得出最终的启动时间。...第一批样本集 [图片4.png] 算法选择 在算法选择的过程中，依据“不要在算法选择上花费太多时间，先让你的模型run 起来” 以及 sklearn 官网算法选择引导，因为样本数1000+<100k,选择...[图片5.png] 4、模型调优实战 -------- 1）调优步骤 在机器学习中，如果遇到较大误差时，常见的模型调优方法不外乎： 增加样本 -----避免overfitting 选用更少的特征----...-避免overfitting 获取更多的特征-----避免underfitting 调整模型，或者正则参数-----均可 当然在实现过程中，我们需要首先找出问题所在，不能盲目的增加样本或者减少参数。
启动耗时自动化方案在关键帧识别时，常规的图像对比准确率很低。本文详细介绍了采用scikit-learn图片分类算法在启动耗时应用下的模型调优过程。...图片3.png 特征选择 常见的图像特征处理方法有： 1）原始像素特征扁平化 2）提取颜色直方图（使用cv2.normalize从HSV色域中提取一个3D颜色直方图并做平滑处理） 在本方案中，最开始首先选择方法...图片4.png 算法选择 在算法选择的过程中，依据“不要在算法选择上花费太多时间，先让你的模型run 起来” 以及 sklearn 官网算法选择引导，因为样本数1000+<100k,选择 SVM+线性核...图片5.png 4、模型调优实战 ---- 1）调优步骤 在机器学习中，如果遇到较大误差时，常见的模型调优方法不外乎： 增加样本 -----避免overfitting 选用更少的特征-----避免overfitting...获取更多的特征-----避免underfitting 调整模型，或者正则参数-----均可 当然在实现过程中，我们需要首先找出问题所在，不能盲目的增加样本或者减少参数。
而机器学习和深度学习模型正在变得越来越复杂，将这种复杂模型推上线，模型响应速度就可能变得很慢，因此对推荐系统的数据流和工程实现产生新的挑战。...流计算平台并非完全实时的平台，每次需要等待并处理一小批日志，以流的形式进行微批处理（mini batch），系统可能无法在3分钟内把session内部的行为历史存储到特征数据库（如Redis）中。...通过输入文本中成对的单词来训练神经网络，其输出概率代表着到词典中每个词有多大可能性跟输入单词同时出现。 ?...在互联网场景下，数据对象之间更多呈现的是图结构。典型的场景是由用户行为数据生成的物品关系图，如图6(a)(b) 所示，以及由属性和实体组成的知识图谱,如图6(c)所示。 ?...六、推荐系统中的一些问题 在构建推荐系统的过程中，推荐模型的作用是重要的，但并不是推荐系统的全部。
本文章将探讨大模型在机器学习中的应用，并分析其如何影响未来人工智能的发展方向。 ☔2.大模型概述 大模型通常指的是具有庞大参数和复杂结构的机器学习模型。...以下是一些示例代码片段，用于说明大模型在音频和视频生成中的潜在应用。请注意，这些代码片段是示意性的，并且可能需要根据实际使用的模型和库进行调整。...在现实中，视频生成是一个前沿且复杂的领域，通常需要使用专门的库和模型，并且可能需要大量的计算资源和时间来进行训练和生成。...首先，大模型的训练需要大量的计算资源和时间，这使得其在实际应用中受到一定限制。其次，大模型可能存在过拟合和泛化能力较差的问题，需要采用合适的正则化技术和优化算法进行改进。...此外，将大模型与其他先进技术（如强化学习、迁移学习等）相结合，有望推动机器学习领域取得更多突破性进展。 总之，大模型在机器学习中的应用正日益广泛，为深度学习和生成式人工智能的发展提供了强大动力。
选自arXiv 机器之心编译 参与：李亚洲、刘晓坤、路雪 神经机器翻译近来广受关注，基于注意力的NMT逐渐流行。但是，很少有研究分析注意力到底在「注意」什么？它与对齐一样吗？本文将对此进行分析。...在不同的神经机器翻译模型中，基于注意力的 NMT 逐渐流行，因为它在每一翻译步使用源句最相关的部分。这一能力使得注意力模型在翻译长句时极为优秀。...但在此论文中，作者调查了注意力模型和对齐模型之间的区别，以及注意力机制到底捕捉到了什么。论文旨在解答两个问题：注意力模型只能做对齐吗？在不同的句法现象中注意力与对齐的类似程度有多大？...该论文的贡献有： 提供了 NMT 中的注意力机制与词对齐的详细对比。 虽然不同的注意力机制会与词对齐有不同程度的符合度，但完全符合对词预测而言不总是有利的。...论文链接：https://arxiv.org/pdf/1710.03348.pdf 摘要：神经机器翻译的注意力机制提供了在每一个翻译步中编码源句最相关部分的可能性，因此注意力机制通常被当做对齐模型。
“在我们过去的项目中，我们想看看机器是否可以解读广告中发现的复杂的视觉修辞，”进行这项研究的研究人员之一Christopher Thomas表示，“广告包含双关语，隐喻和其他有说服力的修辞设备，这些设备很难让机器理解...他们使用条件变化的自动编码器，或“生成模型”，机器学习模型学习生成类似于它训练的合成数据。 ? 广告中的面孔被转换成17个不同的类别。...当这种类型的机器学习模型在足够大的数据集上训练时，它开始表示数字内的语义方面。...但是，如果研究人员希望模型能够捕捉到一个人是否戴着眼镜，但是训练数据集中没有足够的带眼镜的人的照片，那么在重建图像时这个属性就会丢失。...“这很酷的部分是，一旦我们训练模型代表100个数字的面孔，如果我们改变其中一些数字并解码它们，我们就可以改变面貌，”Thomas表示，“因此，我们可以改变现有的面部，使它们看起来相同，但具有不同的属性，
从算法角度来看，如果有人别有用心的注入特定词语或符号，将可能诱导大模型逻辑混乱、输出错误。在多轮对话系统中，如果要防御注入式的攻击是很难的。...对此，需要我们使用类似强化学习的方法来对算法进行反向推导，以检测并防御可能被恶意注入的词语。只有保证系统在训练过程中未被恶意注入，或未被植入后门以及其他漏洞，该系统才能被安心使用。...腾讯科技：刚我们聊到了GPT的安全问题，再进一步看：GPT等大模型的服务器方面的安全防御能力是如何的，可能会被黑客攻击吗？朱军：理论上是完全可能的。...如果我们每天都与一个机器人交互，那么获得的信息会很自然地被机器人引导，它可能会影响到个人的价值观，或者控制个人的情绪和行为等。长远看，这可能影响人与人之间的社会关系，引起整个社会行为的变化。...在进行3D生成时，我们需要将生成的2D图像映射到3D模型上，其中需要加入一个称为“蒸馏”的中间步骤。由于3D模型具有空间结构，我们需要考虑物体的3D属性。
机器学习中的中毒攻击由来已久，最早可以追溯到 2004 年，中毒攻击是指将错误的数据注入模型的训练池中，从而让模型学习一些不应该学习的东西时，从而发生中毒攻击。...尽管所有的宣传炒作可能会让你以为，中毒攻击并不是什么新鲜事。事实上，一旦机器学习开始在安全领域得以大量应用，网络骗子们就会开始寻找绕过它的方法。...arnumber=8685687），研究了预先训练模型的中毒问题，包括在一个真实的场景中，使用一个学会将停车标志识别为限速的美国路标分类器。 ? 论文作者办公室附近后门停车标志的真实例子。...另一个异常检测失效的场景是在创建过滤规则之前注入中毒数据。在这种情况下，异常值不再是异常值。 异常检测的一个有意思的转折是微模型。...（相关论文：https://arxiv.org/pdf/1804.00308.pdf） 逃避与中毒：一个硬币的两面 还记得一开始我说过大多数中毒攻击都是通过改变分类器的边界来起作用的吗？
在使用自然语言交互的过程中，通过各种言语欺骗的方式绕过安全审查，是自然语言注入的独特方式。 把大模型当作有“人类思维逻辑的模型”时，都有哪些相关的风险呢？...回归大模型本质 “计算机数学模型” #从「机器语言学逻辑注入」洞见风险# 大模型的本质是一个运行在计算机上的数学模型，因此其必然有着机器语言独特的属性，也就有了机器语言特有的漏洞。...02 恶意序列插入 不同于人类的理解，机器对于符号有其自身的独特理解。因此许多看似对人类毫无意义的符号，在机器的识别过程中可能会有意外的结果。...，改变原本提示词的限定。...一些人类不常用的特殊字符，在机器识别后，可能会有不同于人类的理解，继而被利用，绕过人类可以理解的安全审查机制。 大模型具有强大的功能，但也伴随着潜在的风险。
2PC模型中可能出现的数据不一致问题在2PC模型中，第一阶段是准备阶段。在这个阶段，协调者向参与者发送准备请求，要求参与者准备进行事务提交。...如果协调者在第一阶段崩溃，以下情况可能发生：参与者等待超时：参与者可能一直等待协调者的消息，如果协调者崩溃，参与者可能会无限期地等待下去。...参与者提交事务：在第一阶段中，参与者接收到准备请求后，会将事务准备好以等待提交。如果协调者崩溃后，参与者可能会提交自己的事务，因为它无法得知协调者是否要求回滚事务。...因此，在第一阶段中，协调者的崩溃可能导致数据不一致的情况发生。3PC对比2PC在性能方面的不一样三阶段提交相对于二阶段提交带来了更低的性能。在二阶段提交中，存在着两个阶段：准备阶段和提交阶段。...而在三阶段提交中，引入了一个额外的阶段：预提交阶段。在预提交阶段，事务向所有节点发送预提交请求，并等待所有节点的预提交响应。
「AI 是否拥有自己的意识」是人们一直以来讨论的开放性话题。 抛开「意识」这么哲学的话题，大模型有可能拥有自己的「性格」吗？...LLM 之间有可能会存在不同的性格吗？...在这篇文章中，我们将尝试探究以下几个问题： 不同的模型会存在不同的 MBTI 测试（性格测试）结果吗？ 通过 prompt 可以改变这些模型的性格测试结果吗？...不同类型的训练语料可以改变模型的性格倾向吗？ 更多实验的细节和实验代码我们开放在了这里[1] 。 探究1：不同模型会拥有不同的性格吗？...至此，我们得出了第一个结论：不同的模型确实会存在不同性格测试的结果。 但随之而来的是另一个问题：这些模型的初始性格可以通过注入提示来改变吗？ 探究2：使用 prompt 可以更改模型的性格吗？
您应该采纳哪种特征去创建一个可预测的模型呢？ 这是一个难题，可能需要您对问题有深入的了解。 自动筛选您的数据中最具价值和最相关的特征是可能的，这个过程被称为是特征选择。...在这篇文章中，您会了解到特征选择（feature selection），下一次您可以使用同种类型的方法和一个有制可循的清单，以供您在需要选择机器学习模型特征时使用。...这两种方法都试图减少数据集中属性的数量，但维数约简通过创建新的属性集合来实现，特征选择则是依靠不改变数据的方式，去包含和排除数据中存在的属性来实现。...Dikran Marsupial回答“ 在机器学习中执行交叉验证时，最终模型的特性选择 ” 原因是，选择这些特性的决策是在整个训练集上做出的，而这些决定又被传递到模型上。...这可能会生成一种模型，该模型被选中的特性被增强，而不是通过其他模型进行反馈的，以获得更好的结果，所以实际上它是有偏差的结果。
对预测的“负面情绪”评论使用主题建模来了解它们的含义。 数据有足够的质量和数量吗？ 在监督 ML 模型中，训练数据对于模型学习需要预测的任何内容（在本例中为评论中的情绪）是必要的。...总的来说，重要的是要清楚地了解使用预测的要求是什么，以确保在可用的团队和工具的情况下它是可行的。 有什么利害关系？ 机器学习模型的预测总会存在一定程度的误差。...已经有许多经过验证的预测模型基于性别、种族和其他敏感个人属性进行歧视的案例。因此，机器学习团队需要谨慎对待他们在项目中使用的数据和功能，同时也要质疑从道德角度来看，自动化某些类型的决策是否真的有意义。...您可以查看我之前关于该主题的博客文章以了解更多详细信息。 我需要可解释性吗？ 机器学习模型在某种程度上就像一个黑匣子：你输入一些信息，它们就会神奇地输出预测。...这个话题与伦理道德有着密切的关系：如果我们不能完全理解模型的决策，就很难知道模型是否已经学会了歧视。 这一切会因为生成人工智能而改变吗？
漫威中，蜘蛛侠这个超级英雄人物，你喜欢吗？ 去年底，《蜘蛛侠：英雄无归》在北美上映，一举拿下2021年度票房冠军。 像这种惊悚复杂的动作场面，绝对是离不开动画师的CG。...Unity官方放出了一段Ziva旗下虚拟角色Emma的演示视频。 据介绍，Emma是由机器学习驱动，在Unity软件中实时运行。这个虚拟角色可以呈现72,000个训练好的肌肉形状。...Unity的信条是「技术可以改变世界」，「有了更多的创作者，世界会变得更美好」。收购后，Unity在视觉特效、物理变形、机器学习等方面将变得更强大。...在创建角色的过程中，动画师可以在角色的身体部位应用真实的物理属性，包括肌肉生长、组织张力以及对大风和水压等自然元素的反应。...第三，ZivaRT可以在游戏引擎内准确地再现非线性变形 在考虑到训练约束的前提下，ZivaRT机器学习能轻微改变运行时的内存分配，其生成的高质量实时模型变形同样可以流畅运行于消费级硬件（GPU/CPU）
通过本指南，您不但可以摆脱困扰且提升机器学习的性能，您甚至有可能在预测问题上取得世界级的成果。...1.通过数据提高性能 您可以通过改变您的训练数据和问题定义取得显著进展，甚至可能大获成功。 策略：从新颖的角度看待你的数据，以便最大化发现学习算法中潜在问题的骨架。 数据战术 获取更多数据。...试一试，看看你是否能想出新的参数配置来在更大的测试线程中尝试。 巧用文献。文献中使用了哪些参数或参数范围呢？先评估一下标准参数集的性能可能是在开始任何一项调优动作前的好方法。 随机搜索。...也许你可以通过评估常用或标准扩展的方法来提升性能。这可能要求实验生效。 算法自定义。针对您的具体情况有哪些自定义可以被设置在算法上？...也许你可以使用相同或不同的算法来制作多个模型，从多个表现良好的模型的预测中取得平均值或模态。 混合数据表示。你能结合那些在不同的数据表示上被训练出的模型吗？
机器之心报道 参与：一鸣 深度学习的广泛使用也让很多黑客跃跃欲试，想利用 AI 的弱点发起攻击。...但是，神经网络真的在软件层面上是安全吗？今日的 GitHub 趋势榜上有一个「骇入神经网络指南」项目。作者提供了一系列教学资料和代码，告诉了我们黑客会怎样对神经网络发起攻击。...具体而言，这种 HDF5 文件几乎存储了模型所有的相关信息，包括架构和权重等。因此，作者认为修改文件中的权重等信息，特别是在模型的最后一层上。...以一个二分类问题为例，模型的最后一层可能有两个神经元，正样本得到一个权重，而负样本则是另一个。黑客可以改变负样本的权重，使其也对本应当识别为陌生人的人授予进入的权利。 ?...在一个图像任务中，为了对图片进行预处理并分配给模型，系统可能会将图像和模型加载到 DRAM 中并使用两个不同的核进行处理。
本文转自『机器之心编译』（almosthuman2014） 随着深度学习的发展，各行各业都在考虑将相关新技术引入业务场景中，网络安全领域也不例外。...但是，神经网络真的在软件层面上是安全吗？今日的 GitHub 趋势榜上有一个「骇入神经网络指南」项目。作者提供了一系列教学资料和代码，告诉了我们黑客会怎样对神经网络发起攻击。...具体而言，这种 HDF5 文件几乎存储了模型所有的相关信息，包括架构和权重等。因此，作者认为修改文件中的权重等信息，特别是在模型的最后一层上。...以一个二分类问题为例，模型的最后一层可能有两个神经元，正样本得到一个权重，而负样本则是另一个。黑客可以改变负样本的权重，使其也对本应当识别为陌生人的人授予进入的权利。 ?...在一个图像任务中，为了对图片进行预处理并分配给模型，系统可能会将图像和模型加载到 DRAM 中并使用两个不同的核进行处理。
但是，神经网络真的在软件层面上是安全吗？ 今日的 GitHub 趋势榜上有一个「骇入神经网络指南」项目。作者提供了一系列教学资料和代码，告诉了我们黑客会怎样对神经网络发起攻击。...具体而言，这种 HDF5 文件几乎存储了模型所有的相关信息，包括架构和权重等。因此，作者认为修改文件中的权重等信息，特别是在模型的最后一层上。...以一个二分类问题为例，模型的最后一层可能有两个神经元，正样本得到一个权重，而负样本则是另一个。黑客可以改变负样本的权重，使其也对本应当识别为陌生人的人授予进入的权利。...在一个图像任务中，为了对图片进行预处理并分配给模型，系统可能会将图像和模型加载到 DRAM 中并使用两个不同的核进行处理。...由于预训练需要处理图像，而模型本身也很大，如果同时对两者使用全局内存（global memory），就可能使得分配给图像的内存发生溢出。溢出后，黑客就有了可以修改模型的能力。
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