全新框架让大规模神经元模型自动调优成真
在未来的日子里,现在通过开源共享的SNOPS可以指导网络模型的开发,目的在于能够更深入地了解神经元网络是如何产生大脑功能的。
2024年物理诺奖授予人工神经网络:统计物理引发的机器学习革命
在人工神经网络中,大脑的神经元由具有不同数值的节点表示。节点之间通过类似突触的连接相互影响,影响可以增强或减弱。通过对同时具有高数据的节点之间的连接进行加强等方式,可以对人工神经网络进行训练。今年的获奖者自上世纪80年代以来在人工神经网络领域开展了重要工作。人工神经网络最初是受大脑神经元的启发JohnHopf...
Science|中国科学院脑智中心发现猕猴群体额叶神经元对时序记忆...
要理解神经网络的工作原理,我们需要用侵入式的记录方法来观测大脑中大群神经细胞(神经元)在进行高等认知行为时的动态活动,并理解它们的放电规律;但这种侵入式研究在人类大脑尚未能有效地进行。王立平研究组近年来建立了一项基于空间位置序列的学习和记忆的猕猴研究范式,并在猕猴大脑获取了大量神经元集群的相关电活动,这是...
异质学习框架HIFI:生物启发下更快、更高、更强的神经网络 | NSR
海归学者发起的公益学术平台分享信息,整合资源交流学术,偶尔风月人脑由百亿级异质性神经元构成,是目前已知唯一能够实现通用智能的复杂系统。自20世纪中期人工神经网络概念提出以来,科学家们始终致力于在人工系统中模拟大脑的卓越认知能力。近年来,随着计算能力的飞速提
一种新神经网络架构让AI更易懂
科学家对神经网络中人工神经元工作方式进行调整可以使人工智能更容易被理解。人工神经元是深度神经网络的基本组成部分,几十年来几乎没有任何变化。虽然这些网络赋予了现代人工智能强大力量,但它们向来都是难以捉摸的。现有的人工神经元用于GPT-4等大型语言模型,其工作原理是:接收大量输入,将它们相加,然后使用神经元...
中科院自动化所类脑脉冲神经网络研究取得新进展
这些结构主要由前馈连接占据主导地位,而没有考虑到不同类型的神经元,显著阻碍了脉冲神经网络在复杂任务上发挥其潜力(www.e993.com)2024年10月23日。从计算视角挖掘生物神经环路的丰富动力学特性及其意义,并应用于当前类脑脉冲神经网络的结构从而提升人工智能系统的能力,仍然是一个深刻而具有开放性的挑战。
量化专题 · 神经网络理论:神经元、激活函数及网络结构
本文主要介绍了神经网络的基础概念,如构成神经网络最基本的单元神经元、在神经网络中决定了其计算效率和学习性能的重要的组成部分激活函数、常用的激活函数类型以及其各自的优缺点、神经网络常见的网络结构类型。激活函数我们主要介绍了sigmoid型、ReLU函数和Softplus函数。Sigmoid型函数可以将实数映射到概率空间,但可能会面...
从神经元到人工智能
AlexNet是一个八层的神经网络,其中前三层为卷积神经网络层,后三层则为全连接层,整个模型包含65万个神经元,参数量在6千万以上。容易看到,从构架上看,它就是塞弗里奇“魔宫”的一个扩展,只不过原本在塞弗里奇的构想中,“魔宫”只有四道门,而辛顿等人则把它扩建到了有八道门。而65万个神经元,就像魔宫中的群魔一样...
第三代神经网络模型:面向AI应用的脉冲神经网络
[20]StevensCF,WangY.Facilitationanddepressionatsinglecentralsynapses[J].Neuron,1995,14(4):795-802.4.网络结构尽管经过长期的进化后的形成神经元连接方式对人工网络具有重要的参考价值。但目前,脉冲神经网络在结构设计上还是更多地依赖于人工神经网络中经典结构的复用,包括卷积结构、...
诺奖之后的复杂科学:18位学者勾勒未来20年复杂系统研究图景
然而,随机性是研究复杂系统的基础,从气候学到自旋玻璃,再到复杂网络,而且,随着学科范围的扩大,随机性甚至成为生物学、社会科学甚至工程学的基础。2021年诺贝尔奖认可,由随机性驱动的复杂系统动力学是值得获得最高科学奖的主流学科[3–5,7,8]。这对整个复杂系统社区来说意义重大,并将推动该领域的研究,希望也能...