诺贝尔物理学奖为何颁给机器学习?Physics for AI 综述介绍

在机器学习中,统计物理的思想常被用来设计处理具有随机性的模型,统计物理学中的许多概念(比如熵、混沌)和一些经典物理模型(比如伊辛模型)常被借鉴到机器学习中。1.非平衡统计物理统计物理通常包含平衡态统计物理与非平衡态统计物理:前者只涉及所有宏观性质与时间无关的行为,而后者则涉及系统的时间演化行为。有趣的...

解密诺奖物理学奖为啥颁给AI?Hinton和Ilya 12年前对话,竟引发物理...

整个网络的描述方式等同于物理学中发现的自旋系统中的能量,并通过找到节点之间连接的值来训练,使保存的图像具有低能量。另外,HopfieldNetwork和玻尔兹曼机都是基于能量的模型。统计力学原理,便是这两者的核心。它们都使用来自统计力学的能量函数,来建模和解决与模式识别和数据分类相关的问题。在前者当中,能量函数被...

从大脑到算法,详解2024诺贝尔物理学奖 | 追问观察

利用十九世纪物理学进行分类记住一张图像是一回事,但解释它的内容需要更多能力。即使是小孩子也能轻松地识别不同的动物,并正确地说出它们是狗、猫还是松鼠。即使没有看到任何图表或物种或哺乳动物等概念的解释,孩子也可以学到这一点。在遇到每种动物的一些例子后,不同的类别就会在孩子的头脑中就位。人们通过体验...

2024年诺贝尔物理奖官方解读:他们用物理解码信息

使用十九世纪物理学进行分类记住一幅图像是一回事,但解释它所描绘的内容需要更多技巧。即使是非常小的孩子也能辨认出不同的动物,并自信地说出这是狗、猫还是松鼠。即使他们有时可能会犯错,但很快就能做到准确无误。比如识别“物种”或“哺乳动物”一样,孩子即使没有看到任何动物的图解或概念解释,也能学会这些概念。

今年诺贝尔物理学奖为何颁给“AI教父”?一文详解:你不能不知道的...

十九世纪物理学分类法记住图像是一回事,但理解一张图像的意思需要再多一点点努力。即使是年幼的孩子也能自信地分辨出一只动物是狗、猫还是松鼠。起初小孩可能会偶尔出错,但很快他们就可以做到几乎每次都正确。即使没有看到任何关于物种或哺乳动物等概念的图表或解释,小孩也能学会这一点。在接触过每种动物的几个例子...

解读2024年诺贝尔物理学奖:人工神经网络如何帮助机器学习?

这种网络可以学习识别特定类型数据中的特征元素(www.e993.com)2024年11月9日。辛顿使用了来自统计物理学的工具,这是一门研究由许多相似组件组成的系统的科学。玻尔兹曼机通过输入非常可能在运行中出现的样本进行训练。它可以用于图像分类或生成训练时的模式类型的新实例。辛顿基于这项工作,推动了当前机器学习的爆炸式发展。

诺奖时刻:他们架起了AI和物理学间的桥梁|红杉爱科学

霍普菲尔德用物理学中的自旋能量来描述这个网络的整体状态。能量是通过一个公式计算的,该公式利用了所有节点的值和它们之间所有连接的强度。霍普菲尔德神经网络通过将图像输入到节点中进行编程,节点被赋予黑色(0)或白色(1)的值。然后,能量公式会调整网络的连接,使得存储的图像能量更低。当另一个模式输入到网络中时,程序...

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第一时间详细解读:为何AI教父Geoffrey Hinton获得诺贝尔物理学奖

杰弗里·辛顿基于霍普菲尔德网络开发了一种新的网络,即_玻尔兹曼机_。它可以学习识别特定类型数据中的特征元素。辛顿利用统计物理学工具,训练机器识别在运行时最可能出现的模式。玻尔兹曼机可以用于图像分类或生成与训练数据类似的新样本。辛顿的工作推动了当前机器学习领域的快速发展。

小滑块上个斜面,难倒多少高中生?现在,AI让它动起来了

AugmentedPhysics可以让涉及运动、光学和电路的相关图像动起来。不属于这些分类的图像,「动画」功能也能让它动起来。3.提取并分割图像用户可以在特定区域用方框和点把要动起来的区域画出来。4.定义分割后的图像分割完成后,需要标明分割出来的物体在整个系统中的角色,比如下面的这张透镜成像图,就标记了焦点...