chameleon算法百科
目前流行和先进的聚类算法有哪些?
Chameleon(CHAMELEON: A Hierarchical Clustering Algorithm Using Dynamic Modeling):首先由数据集构造成一个K-最近邻图 G_k ,再通过一个图的划分算法将图 G_k 划分成大量的子图,每个子图代表一个初始子簇,最后用一个凝聚的层次聚类算法反复合并子簇,找到真正的结果簇。 优点:分层聚类
用于数据挖掘的聚类算法有哪些,各有何优势?
2.1 层次化聚类算法又称树聚类算法，透过一种层次架构方式，反复将数据进行分裂或聚合。典型的有BIRCH算法，CURE算法，CHAMELEON算法，Sequence data...
密码学的历史
于公元前480年，波斯秘密集结了强大的军队，准备对雅典（Athens）和斯巴达（Sparta）发动一次突袭。希腊人狄马拉图斯在波斯的苏萨城里看到了这次...
列举世界上一些著名的暗号
SHA-384 (NESSIE 列消息摘要算法, FIPS标准之一180-2,摘要长度384位; CRYPTREC recommendation) SHA-512 (NESSIE 列消息摘要算法, FIPS标准之一180-2,摘要长度512位; CRYPTREC recomm...
2021年人工智能领域有哪些值得关注的论文?
在基于策略的强化学习算法 PPO 训练中，值(Value)列表和对数似然(Log-pro)列表直接对应于行动(Action)列表。所以为简洁起见，这三个列表被统称...在Chameleon上，LTC在对抗GPT-4玩家的胜率上比指令调整基线高出3.1%。【在训练中，所有玩家都由当前训练的相同的Llama2-7B模型扮演。而在测试...
上半年大模型遍地开花,大模型发展中有哪些经验和教训...
显而易见，如果想找到目标的位置，需要实现寻路的算法，像 DFS 找最优的路径。这个算法想用神经网络（Neural Network）完成，通常需要大量的数据...最近效果非常好的例子是，Chameleon 接受不同的模态的问题，将它拆解成 API 列表。比如知识检索或程序生成器分别调用特定的外部 API 回答相应的子...
大模型时代,研究生如何进行深度学习的科研?
开发了一个插拔式组合推理框架,Chameleon,有效利用LLM来解决它们固有的限制,并应对各种推理任务。成功整合了各种工具,包括LLM、现成的视觉模型、网络搜索引擎、Python函数和基于规则的模块...不过还是有很多可改进的地方,比如Q的循环可以放在外面,消除每次KV外循环都要去访问Q的开销;每次外循环都需要去用presum/cursum去rescale中间结果以得到最终结果,这些计算可以通过算法消除...
多模态大模型的应用场景有哪些?
Unified IO、Unified IO2、Chameleon并没有强调自己是为了增强图像生成能力,而ANOLE和Lumina-mGPT主要是进一步增强这些unfied transform的图像...因此该篇工作的主要贡献不在算法侧,而是在于数据侧,主要有以下三点: 训练了pre-trained model,可以转换PDF到轻量的mardown格式,包括PDF中...
GPT - 4o 实现真正的多模态大一统了吗?技术难度多高...
代表模型如Janus、Chameleon等。优势是架构简单，可复用现有 LLM 基建，易于实现端到端训练。但生成质量受限，视觉生成效果显著低于扩散模型（如 ...
如何用LLM和自有知识库搭建智能agent?
设计的推理流程如算法 1 所示。 视觉描述符:视觉智能体首先为摄像头视野中所有可检测对象分配唯一标签,每个对象分配一个索引 i。...Chameleon,另一种在行动之前进行规划的少样本单agent框架。 Reflexion,一种通过语言反馈增强语言agent的单agent框架。 BOLAA,一种通过...