MIXTURE

最新推荐文章于 2025-06-25 16:30:46 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/greencolor/archive/2010/10/07/1845320.html

Program MIXTURE makes the fitting to the experimental scattering curve by modelling the multicomponent system represented by simple geometrical bodies taking into account interparticle interactions.

转载于:https://www.cnblogs.com/greencolor/archive/2010/10/07/1845320.html

Mixture of Experts（MoE）的架构
百态老人的博客
01-30 1337
Mixture of Experts（MoE）是一种先进的深度学习架构，旨在通过动态选择部分专家子网络来处理输入数据，从而提高模型的计算效率和性能。其核心思想是将复杂任务分解为多个子任务，由不同的专家网络分别处理，再通过门控机制整合各专家的输出，以实现更高的模型精度和资源利用率。
Mixture Models for Diverse Machine Translation Tricks of the Tra
08-03
《混合模型在多样的机器翻译中的应用：技巧与策略》 机器学习文献中，通过EM（期望最大化）训练的混合模型是最简单、最常用且理解透彻的潜在变量模型之一。然而，在诸如机器翻译这样的文本生成应用中，这些模型却鲜...
7.2 GaussianMixture实战
柳杰的博客
02-08 1882
文章目录1.多维GMM聚类2.GMM调参 1.多维GMM聚类 #!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ @author: admin @file: EM.py @time: 2021/02/03 @desc: """ import numpy as np from scipy.stats import multivariate_normal from sklearn.mixture import GaussianMixture import matpl
7.1 API：GaussianMixture
柳杰的博客
02-02 783
文章目录引言GaussianMixture 引言 GaussianMixture是EM算法在混合高斯分布的实现 sklearn-GaussianMixture GaussianMixture from sklearn.mixture import GaussianMixture sklearn.mixture.GaussianMixture(n_components=1, *, covariance_type='full', tol=0.001, reg_covar=1e-06, max_iter=100
CFD中Mixture模型
weixin_42849849的博客
05-08 916
Mixture模型通过简化多相流的动力学描述，在计算效率和精度之间取得平衡，适用于相间耦合紧密且分布均匀的流动问题。使用时需结合具体场景评估其适用性，并合理选择相间作用力模型。是一种用于模拟多相流的简化方法，适用于相间耦合较强且相分布均匀的流动场景（如气泡流、颗粒悬浮流等）。{dr,k})：漂移速度（(\vec{v}在CFD（计算流体力学）仿真中，
A Visual Guide to Mixture of Experts (MoE)
hbkybkzw的博客
06-25 1138
一篇非常棒的介绍moe架构的文章
[论文笔记]Mixture-of-Agents Enhances Large Language Model Capabilities
日积月累，天道酬勤
06-25 1411
⭐ 作者提出了一种混合多个智能体的方法，通过多层的设计，最终层给出输出。取得了较好的效果，但成本和响应时间也增加很多。在仅需要高质量回复的场景下可以使用。
【大模型理论篇】--Mixture of Experts架构
我是个好人呀，O(∩_∩)O
03-06 3876
概括来看，在MoE模型中，用混合专家层替换 Transformer 模型的每个前馈网络层，混合专家层由一个门控网络和一定数量的专家组成。在MoE模型的核心是“专家”子网络。这些专家是更大神经网络中的独立模块，每个模块都能够处理输入数据。其概念是不同的专家专注于输入数据的不同方面，从而使模型能够有效利用专门的知识。门控机制是一个关键组件，负责将输入引导至适当的专家网络。它根据一组门控值来决定每个专家的参与程度。门控机制可以实现为稠密或稀疏结构，其中稀疏结构由于选择性地激活部分专家，因而在计算上更加高效。
【scikit-learn】sklearn.mixture.GaussianMixture 类：高斯混合模型（GMM）
彬彬侠的博客
03-21 961
GaussianMixture（高斯混合模型，GMM）是 sklearn.mixture 提供的基于概率密度分布的聚类方法，适用于数据服从多个高斯分布的情况，可以用于数据建模、异常检测、密度估计 等任务。GaussianMixture 适用于密度估计、概率建模、软聚类任务，相比 KMeans 更灵活，但计算复杂度更高。适用于金融建模、异常检测、生物信息学。
【大模型理论篇】Mixture of Experts(混合专家模型, MOE)
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Mixture-of-Depths：动态分配计算资源的Transformer新方法
阿正的梦工坊
05-14 917
《Mixture-of-Depths: Dynamically allocating compute in transformer-based language models》
Mixture:Mixture 是一个强大的基于节点的工具，统一制作，可以实时生成各种纹理
07-24
Mixture 是一款功能强大的基于节点的工具，经过精心打造，可实时生成各种纹理。 Mixture 非常灵活，可通过和简单的 C# API 轻松自定义，基于 GPU 的工作流程速度很快，并且由于新的API 与所有渲染管道兼容。 入门 ...
mixture-of-experts:混合Keras专家层
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混合Keras专家层 该存储库包含实现专家模型的卷积和密集混合的Keras层。 专家层的密集混合物 文件DenseMoE.py包含一个DenseMoE.py层，该层实现了专家模型的密集混合： 该层可以与Dense层相同的方式使用。...
DeepSeek团队-V2大模型论文: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model 发表：2024年6月
01-31
DeepSeek-V2大模型论文主要介绍了DeepSeek团队开发的第二代Mixture-of-Experts（MoE）语言模型。该模型的主要特点在于其强大的性能、经济实惠的训练成本和高效的推理能力。论文中详细描述了DeepSeek-V2的关键参数，...
A NEURAL DIRICHLET PROCESS MIXTURE MODEL FOR TASK-FREE CONTINUAL LEARNING
06-02
根据提供的文件内容，可以提炼出以下几个重要知识点： 1. 连续学习(Continual Learning, CL) 知识点：连续学习旨在模仿人类从非独立同分布(iid)数据流中学习的能力，同时不会灾难性地忘记之前学到的知识。...
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09-12
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