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论文目标函数权威发布_ai智能写作生成器免费(2024年12月精准访谈)

内容来源：这家有保障所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

论文目标函数

无图增强！对比学习新思路最近在SIGIR 2022上有一篇关于推荐系统和对比学习的论文引起了不小的关注，名字叫做《推荐系统中没有图增强的对比学习》。这篇文章是由昆士兰大学的研究人员发表的，主要探讨了图增强在推荐系统中的必要性。对比学习在推荐系统领域正逐渐流行起来，原因有两个：一是这是AI领域的热门话题，二是推荐系统中的数据稀疏问题依然严重。对比学习不需要标签数据就能提高节点向量的质量，这确实很吸引人。之前的几篇论文基本都是先对user-item二分图进行数据增强（比如节点或边的mask/dropout），得到两个图（或者说views），然后用对比学习（InfoNCE）作为目标函数。然而，关于对比学习起作用的原因，却鲜有人分析。特别是有些工作发现，即使在数据增强时dropout很大（比如0.9），构造的图极度稀疏，也能提升节点向量的效果。这就让人好奇了，在推荐系统+对比学习的范式中，图增强真的有必要吗？这篇文章直接给出了结论：重要的是InfoNCE这个损失函数，因为它能减弱流行度偏差（popularity bias），而不是图增强。不过，图增强也不是完全没有作用。考虑到一般的图增强操作比较复杂，有点鸡肋。那么，有没有比图增强更简单又高效的方法呢？这篇文章提供了一个新的思路，虽然图增强不是完全没有用，但相比于复杂的图增强操作，InfoNCE损失函数可能是一个更简单有效的选择。希望这个发现能为未来的研究提供一些新的方向。

#大模型日报# ai前沿动态【重尾扩散模型】链接：论文概述：本文提出一种基于多元学生t分布先验的重尾扩散模型框架，通过定制的扰动核、去噪后验和 散度训练目标函数，有效解决了传统扩散模型在重尾数据上难以捕捉极端事件的问题，并在高分辨率气象数据上取得了显著的性能提升，使用学生t分布先验而非高斯分布，并利用 散度而非 KL 散度进行训练，从而更有效地捕捉数据尾部信息。

#大模型日报#ai前沿动态【CurricuLLM：利用大语言模型学习复杂机器人技能的自动任务课程设计】链接：论文概述：本文作者提出了CurricuLLM——利用大语言模型自动设计有助于学习复杂机器人技能的任务课程。 CurricuLLM有3个主要步骤： 1) 用自然语言生成一系列子任务序列，最终达到目标任务。LLM通过环境、机器人和目标任务的描述进行提示。 2) 使用LLM将子任务描述翻译成可执行的任务代码，包括奖励函数和目标分布。 3) 通过让LLM分析训练策略的轨迹，选择最符合每个子任务描述的策略，来评估训练的策略。本文还在模拟的机器人操作、导航和运动环境中评估了CurricuLLM。它在复杂任务中显示出比基准更高的学习效率。

论文写作全攻略：选题到文献综述 𐟓š 论文写作指南选题与开题方法管理科学选题思路优秀摘要写作技巧文献综述撰写方法小论文写作框架大论文写作框架论文写作注意事项 𐟓– 大论文框架绪论（类似开题报告）研究背景及意义文献综述研究目标与内容研究方法与方案技术路线创新点组织结构（可选）相关理论简介概括相关基础理论问题描述建模建模和公式符号具体描述研究方法与步骤仿真和实证研究仿真原则：随机性和重复性随机性实现方式：随机抽取Test、Train、Boxplot；运用超越函数实现机制随机，对组件随机连接实证研究：现场数据收集或已有文献数据结论纵向讨论：与方法改进前对比横向讨论：与其他方法对比灵敏度分析：改变参数讨论稳健性分析 𐟓 论文写作注意事项选题时要明确研究目的和意义文献综述要全面且深入研究方法要具体且可操作仿真和实证研究要遵循科学原则结论部分要逻辑清晰，分析透彻

𐟓š 论文精读：GPT预训练模型 𐟔 动机探寻：在众多NLP任务中，我们往往依赖大量标注数据来训练特定模型。然而，这种方法受到数据集局限，且难以泛化到不同下游任务。那么，是否存在一种更通用的方法呢？ 𐟒ᠧ𕦄Ÿ迸发：我们能否通过在海量无监督文本上训练，让模型自学特征表示，这些表示能广泛应用于各种下游任务？无需针对每个任务重新提取特征，从而大大提高模型的泛化能力。 𐟛 ️ 方法论：这里引入了半监督方法，也被称为自监督学习。通过使用语言建模损失函数，在大型无监督语料库上训练初始模型权重。之后，将这些预训练好的模型权重迁移到不同的标注下游任务数据上进行微调。 𐟔젥ꌥ﹦𜚇PT与BERT的模型结构均基于Transformer，但它们的训练目标有所不同。GPT专注于语言建模，即通过前文预测下一个词，而BERT则侧重于masked语言建模，利用上下文预测被遮盖的词。相比之下，GPT的训练目标更具挑战性。 𐟓ˆ 实验设置：预训练数据集选用BooksCorpus dataset（800M），模型架构为12层Transformer解码器，隐藏层维度768，并使用12个头的多头注意力机制。 𐟓Š 实验结果：经过精心设计的实验，GPT在多个下游任务上均表现出色，证明了其强大的泛化能力和优越性。

硕士论文：金融行业财务分析系统设计与实现金融学专业硕士毕业论文大纲本文共分为四章，旨在探讨财务分析的理论基础和实际应用。第一章：财务分析基础理论 𐟓Š 介绍财务分析的意义、内容、基础和种类，为后续章节打下基础。第二章：功效系数法理论 𐟓ˆ 讲解功效系数法的基本理论，该方法根据多目标规划原理，将各项指标对照不同分类和分档的标准值，通过功效函数转化为可度量计分的方法。第三章：财务报表分析系统 𐟓Š 介绍该系统的目标与功能，包括提供专家知识、丰富的行业数据库和上市公司财务报表数据库，结合强大的模板定制功能，自动生成企业全面的财务报表分析报告，报告形式包括文字、图形和表格。用户还可以结合自己的分析意见，形成含有企业本身专家意见的最终报告，帮助经理人员根据分析结果实施控制和决策。第四章：系统设计与实现 𐟒𛊨獵𛆤𛋧𛍦Š娡襈†析子模块的功能设计和实现方法。该模块主要包括综合评述、异常财务情况分析、企业财务评价体系和企业经济效益分析四大功能。综合评述主要对企业经营成果和财务状况进行总括，其他模块则从不同角度进行详细说明。报表分析中主要利用功效系数法评价体系进行企业绩效综合评分，并采用了财务分析方法中的比率分析、比较分析及结构分析和多因素分析方法。通过这些章节，本文旨在展示一个财务报表分析系统的设计与实现过程，为金融行业提供有效的财务分析工具。

深度学习调参指南：14个实用技巧深度学习调参有哪些技巧？以下是一些实用的建议：初始化方法 𐟧銧𚿦€祱‚和卷积层一般选择Kaiming均匀或归一化初始化，而嵌入层则选择截断归一化。具体方法可以参考相关论文。 Ir参数 𐟌᯸ 对于NLP和BERT类模型，Ir参数一般在1e-5级别附近，需要进行warmup和衰减；对于CV类模型，Ir参数一般在1e-3级别附近，也需要进行衰减。具体数值需要多尝试。 Dropout 𐟕𕯸‍♂️ 大部分任务需要使用预训练模型，注意模型内部的dropout ratio是一个重要的参数。默认值不一定最优，有时候将dropout重置为0会有意想不到的效果。 Batch Size 𐟓ˆ 在表示学习和对比学习领域，batch size越大越好，但显存不足时可以使用累计梯度。其他领域则视情况而定。序列输入 𐟔„ 对于序列输入，使用Layer Normalization（LN）；对于非序列输入，使用Batch Normalization（BN）。优化器 𐟏‹️‍♂️ 对于NLP和抽象层次较高或目标函数非常不平滑的问题，优先使用Adam优化器；其他情况可以尝试SGD，但需要的迭代次数通常高于SGD。数据增强 𐟔 数据增强要结合任务本身来设计，以提高模型的泛化能力。随机数种子 𐟌𑊨彩š机数种子，否则很多对比实验的结论可能不准确。 Cross Validation ✖️ 交叉验证方式要结合任务设计和数据标签设计，时序数据要避免未来信息泄漏。过拟合与Early Stopping 𐟛‘ 不要过早进行早期停止，有时候收敛平台在后段，你会错过。参考第一条，先让模型过拟合训练集。参数初始化 𐟔犤𝿧”蘡vier和truncated_normal初始化方法可以加速收敛，但同样是TensorFlow和PyTorch用同样的初始化，PyTorch可能存在多跑一段时间才开始收敛的情况。所以，如果出现loss不下降的情况，耐心一点，多跑几个epoch。无脑Adam 𐟤– 不知道用啥优化器？无脑Adam，对绝大多数问题都有不错的效果。归一化方法 𐟓 线性层和卷积层一般选择Kaiming均匀或归一化初始化，而嵌入层则选择截断归一化。具体方法可以参考相关论文。 LN与BN 𐟌 对于序列输入，使用Layer Normalization（LN）；对于非序列输入，使用Batch Normalization（BN）。层次化设计 𐟏›️ 基于backbone构建层次化的neck一般比直接使用最后一层输出要好。Reduce函数一般使用attention优于简单pooling，多任务需要构建不同的qkv。数据增强 𐟔 数据增强要结合任务本身来设计，以提高模型的泛化能力。

#大模型日报# ai前沿动态【Cliqueformer：基于模型的结构化Transformer优化】链接；论文概述：本文提出了一种名为Cliqueformer的可扩展神经网络模型，用于解决基于模型的离线优化（MBO）问题，该模型通过学习黑盒目标函数的结构来提高MBO的效率和鲁棒性，克服了传统方法中存在的分布漂移问题。文章巧妙地将函数图模型(FGM)的结构作为超参数预先定义，然后学习与之匹配的数据表示，而不是直接从数据中学习FGM结构。这种方法结合了Transformer架构的可扩展性和变分瓶颈技术，有效地解决了分布漂移问题，并提高了MBO的性能。

如何在论文中应用半监督学习？在论文中应用半监督学习需要遵循以下步骤： 1️⃣ 明确研究问题𐟔 首先，你需要清晰地定义你的研究问题。例如，你的目标可能是改进半监督学习方法，以提高在未标签数据上的性能。此外，阐述你的研究背景和动机，让读者理解问题的重要性。 2️⃣ 描述模型架构和算法𐟓Š 提供详细的模型架构和算法描述。这包括自监督任务的设计、生成器和判别器的结构以及损失函数的选择等。确保你的描述足够详细，以便读者能够理解你的方法并在实验中重现它。 3️⃣ 实验验证和性能评估𐟓ˆ 进行充分的实验验证，使用标准半监督学习数据集来评估你的方法的性能。报告各种评估指标，如准确率、召回率、F1分数等，以清晰地展示你的方法的有效性和优越性。 4️⃣ 与相关工作的比较𐟓Š 在论文中，将你的方法与传统半监督学习方法和其他深度学习方法进行详细比较，包括性能、计算效率和模型复杂度。讨论你的方法的优点和局限性，并引用相关文献支持你的观点。 5️⃣ 结论和未来工作展望𐟌Ÿ 在结论部分，总结你的研究成果，强调你的创新和对半监督学习领域的贡献。同时，提出未来工作的展望，例如进一步改进模型性能、处理不同类型的数据、扩展到实际应用等方向。

YOLOv8硕士论文，挑战吗？使用YOLOv8进行目标检测作为硕士论文的研究方向是可行的，但难度可能因多种因素而有所不同。首先，YOLOv8是一种先进且复杂的目标检测算法，需要一定的数学、计算机视觉和深度学习知识作为基础。由于基础薄弱，可能需要额外学习和理解相关概念和技术，这可能会增加一定的挑战。其次，对于一篇硕士论文来说，仅仅实现已有算法并不足以产生创新。还需要在某种程度上进行改进或应用于特定领域的问题。你可以考虑以下几个方面来增加创新性和论文价值： 𐟒ᠧ𓕦”𙨿›：尝试提出针对YOLOv8的改进方法，例如改进其检测精度、加速算法运行时间或减少模型的参数量等。这些改进可以通过优化网络结构、引入新的损失函数或采用其他技术手段实现。 𐟓Š 应用领域：选择一个特定的应用领域，将YOLOv8应用于该领域的具体问题。例如，交通监控、人脸识别、医学图像分析等。这样可以使你的研究更具针对性，并且有可能解决实际问题。 𐟓ˆ 数据集和评估：构建一个新的数据集并评估YOLOv8在该数据集上的性能。你可以考虑从现有数据集中提取子集，或者自己采集数据并进行标注。同时，可以探索新的评估指标或与其他算法进行比较。最重要的是，在你的研究中展现出对问题的深入理解、创新思维和实验能力。此外，合理的实验设计、详细的结果分析和充分的论文写作也是获得毕业资格的关键因素。总的来说，使用YOLOv8进行目标检测作为硕士论文的研究方向是具有挑战性的，但如果你愿意付出努力并克服困难，就有机会完成一篇有价值的论文。和导师保持沟通，利用他们的指导和支持，可以更好地确定研究方向。

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