扩散模型与演化算法的隐秘联系
这个神经网络需要四个输入,对应车子的状态;同时也要两个输出,用于控制小车左右移动。假设其中有一个维度为8的隐藏层,就需要58个参数。然而原始的扩散演化算法表现不佳,很难找到不错的结果。我们猜测这是维度引发的问题。而扩散模型也有类似的问题,很多人都发现DDPM在64x64以下的图片上表现很好,再大画质就会下降。
AI在今年诺奖中为自己画了个闭环,AI+科学“双螺旋引擎”开启科学...
其中,来自华盛顿大学西雅图分校的大卫·贝克(DavidBaker)成功完成了构建全新蛋白质这一几乎不可能完成的任务;而来自谷歌DeepMind公司的德米斯·哈萨比斯(DemisHassabis)和约翰·江珀(JohnJumper)开发了一种名为AlphaFold2的人工智能模型,这种模型解决了一个已有50年历史的难题:预测蛋白质的复杂结构。2024年两个诺...
NOA的蛋糕,分得怎么样了
特斯拉走的是纯视觉、无图路线,其首创的BEV+Transformer算法,把不同摄像头和传感器收集到的道路信息变成一个360度的鸟瞰图,可以生成一个实时的活地图,不光能摆脱高精地图的依赖,端到端还能直接用神经网络做出驾驶决策,已经在北美地区实现了无图城市NOA,不过目前还未进入中国。小鹏将导航辅助驾驶命名为NGP(Navigation...
全球海洋鱼类灭绝风险大幅上升!基于数据挖掘与模型的综合预测
首先,他们利用现有的物种出现数据、生物学特征、分类学信息和人类利用情况(图A),建立了一个集成学习模型,结合了随机森林(RF)和人工神经网络(ANN)(图B),以预测海洋鱼类的IUCN状态。通过将ANN和RF的预测结果进行互补性决策(图C),进一步探讨了将预测出的受威胁物种纳入当前保护规划优先区域的可能影响(图D)。图源:Loi...
AI4Science基石:几何图神经网络,最全综述来了
1.几何图基础模型在各种任务和领域中采用统一的基础模型的优越性在GPT系列模型的显著进步中已经体现得淋漓尽致。如何在任务空间、数据空间、模型空间进行合理的设计,从而将这种思路引入到针对几何图神经网络的设计上仍是一个有趣的开放问题。2.模型训练与现实世界实验验证的高效循环...
追问daily | 大脑通过经历的数量感知时间;神经网络可以创建自己的...
神经网络通过预测编码算法在Minecraft中创建自己的地图衡量多模态大模型数学推理能力——WE-MATH基准测试脑科学动态是神经肽而非神经递质,在大脑中编码危险信号Salk研究所的SungHan教授领导的团队发现,神经肽而非神经递质在大脑的恐惧反应和记忆中起主要作用(www.e993.com)2024年10月23日。研究团队开发了两种遗传编码工具:大密度核心小泡(LDCV)...
入选ICML!人大团队将等变图神经网络用于靶蛋白结合位点预测,性能...
中国人民大学高瓴人工智能学院的研究团队首次将E(3)等变图神经网络(GNN)应用于配体结合位点预测,提出名为EquiPocket的框架,有助于药物发现等各种下游任务。生命系统中,几乎所有生物和药理过程都涉及受体(靶蛋白)和配体(小分子)之间的相互作用,这些相互作用发生在靶蛋白结构的特定区域,称为「结合位点」——...
打开神经网络的黑盒:分解神经元特征,让复杂模型变得简洁、可解释
请输入图说??图1:神经元叠加假设。图源:论文原文为了深入理解神经网络的工作方式,来自Anthropic研究者们借助稀疏自编码器,试图从神经网络内部复杂的神经元叠加中分解出具有单一语义的特征,来揭示神经网络内部的奥秘。这项研究成功将复杂Transformer模型的激活模式分解为简洁、可解释的特征,这些特征响应特定输入,并且能通...
图模型也要大?清华朱文武团队有这样一些观点
4.灵活的图推理能力(versatilegraphreasoning):虽然图数据横跨不同领域,但有一些基础图任务是共通的,我们称其为“图推理”。目前哪些任务属于图推理并无严格的定义,下面介绍一些代表性的例子。首先,图大模型应该理解基本的图拓扑结构,如图的大小、度数、节点连通性等,它们也是处理更复杂图任务的基础。其次,图大...
聊聊大模型如何思考与深度学习
然后这个时候再加上大语言模型里Transformer这样的结构,就可以重新的对这种图像做出一个表示,而且这个表示的性能还不错。这个就是一个完全从自然的启发去重新审视我们现在的工程上的一些做法、然后提出一些不同方法的例子。《硅谷101》:感觉研究AI大模型和人脑神经科学还是有很多相似之处的。会有神经科学家从他们...