informed专题

启发式搜索(Informed Search)-贪婪算法GBS+A*算法

目录   写在前面 一、启发式搜索和启发式函数 二、贪婪算法(贪婪最佳优先搜索)greedy best-first search (GBS) 三、A*搜索(结合UCS和GBS) A*搜索算法结束的条件是什么? ​怎么判证明A* 树搜索的最优性?(这个容易出证明题) 四、怎么选择一个好的启发式函数 ​ 写在前面         我们之前几篇博客都是在讨论无信息搜索,包括深度

Systems biology informed deep learning for inferring parameters and hidden dynamics

作者:Alireza Yazdani1, Lu Lu1, Maziar Raissi2, George Em Karniadakis1单位: Division of Applied Mathematics, Brown University, Providence, RI 02912, USA,Department of Applied Mathematics, University of Co

Efficient physics-informed neural networks using hash encoding

论文阅读:Efficient physics-informed neural networks using hash encoding Efficient physics-informed neural networks using hash encoding简介方法PINN哈希编码具有哈希编码的 PINN 实验Burgers 方程Helmholtz 方程N-S 方程训练效率对比 总结

DYVAL: GRAPH-INFORMED DYNAMIC EVALUATION OF LARGE LANGUAGE MODELS

本文是LLM系列文章,针对《DYVAL: GRAPH-INFORMED DYNAMIC EVALUATION OF LARGE LANGUAGE MODELS》的翻译。 大语言模型的基于图形的动态评估 摘要1 引言2 相关工作3 DYVAL4 实验5 DYVAL帮助进行微调6 结论和讨论 摘要 大型语言模型(llm)在各种评价基准中取得了显著的成绩。然而,对其性能的担忧是由于其大