LVM数据处理算法示例模板
LVM数据处理算法提供了视频清洗、视频分类、视频内容清理、视频基本信息的提取、视频caption生成的功能。您可以根据实际需求组合不同的算法，从而过滤出合适的视频数据并生成相应的文本描述，方便为后续的视频生成模型训练提供优质的视频数据。本文为您介绍Designer中视频数据过滤打标预置模板的使用说明。
LVM图像处理算法示例模板
LVM图像处理算法提供了图像清洗、图像内容清理、图像基本信息的提取、图像caption生成的功能。您可以根据实际需求组合不同的算法，从而过滤出合适的图像数据并生成相应的文本描述，方便为后续的图像生成模型训练提供优质的图像数据。本文为您介绍Designer中图像-文本对过滤预置模板的使用说明。
MLP回归的训练过程
MLP（Multilayer Perceptron，多层感知器）回归是一种基于神经网络的回归算法，主要用于解决非线性回归问题。它通过多个隐藏层将输入特征映射到输出，能够捕捉复杂的模式和关系。MLP回归的训练过程涉及前向传播、损失计算、反向传播及参数更新的多个步骤，通过这些步骤模型可以逐渐学习并优化，从而准确预测输出结果。
MLP回归的推理过程
MLP（Multilayer Perceptron，多层感知器）回归是一种基于神经网络的回归算法，主要用于解决非线性回归问题。它通过多个隐藏层将输入特征映射到输出，能够捕捉复杂的模式和关系。MLP回归算法在推理阶段的主要任务是使用训练好的模型对新数据进行预测。这一过程包括加载模型、预处理新数据、通过前向传播计算、获取最终预测结果。
机器学习方法之决策树算法
1.概述1.1.定义决策树算法是一种常用的机器学习方法，可以应用于分类和回归任务。通过递归地将数据集划分为更小的子集，从而形成一棵树状的结构模型。每个内部节点代表一个特征的判断，每个分支代表这个特征的某个取值或范围，每个叶节点则表示预测结果。1.2.起源决策树算法最早由计算机科学家和统计学家在20世纪60年代提出。最著名的是Ross Qui...
【机器学习】RLHF：在线方法与离线算法在大模型语言模型校准中的博弈
一、引言 在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的校准已成为一个备受关注的热点。基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，简称RLHF）作为一种有效的校准方法，已逐渐在GPT-4、ChatGPT等先进模型中展现出其独特优势。然而，随着离线对齐算法的迅速崛起，RLHF所面临的挑战也日益严峻。本文将从RLHF的基本概念入手，...
SWING算法工具使用文档
Swing 是阿里巴巴原创的一种新的match算法，不同于传统基于“点”的节点亲密度（proximity）计算方式，如：Common Neighbors, Adamic/Adar, Cosine Similarity, Jaccard Similarity, Wb-cosine, Rooted PageRank等，Swing会考虑网络结构信息，以高维的网络结构向二跳节点扩展，抗噪能力强，相比传统的...
金融机器学习方法：K-均值算法
1.算法介绍K均值聚类算法是机器学习和数据分析中常用的无监督学习方法之一，主要用于数据的分类。它的目标是将数据划分为几个独特的、互不重叠的子集或“集群”，以使得同一集群内的数据点彼此相似，而不同集群的数据点则尽可能不同。2.算法原理选择K个初始质心，这些质心可以是随机选取的数据点或其他方法得到的。根据每个数据点到质心的距离，将其分配给最近的质心，形成K个集群。重新计算每个集群的质心。重复上述步骤....
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