7000字详解!幼儿园都能看懂的Stable Diffusion工作原理
1.生成对抗网络(GAN)的工作原理生成对抗网络(GAN)是由两部分组成的深度学习模型,它的核心思想是让两个网络一个生成器(Generator)和一个判别器(Discriminator)相互对抗,以此来提高生成数据的质量。接下来我们用设计师做比喻来解释一下生成对抗网络(GAN)的工作原理,想象一个由两位设计师组成的团队:一位是设计实习...
图灵奖遗忘的AI之父,GAI时代再发声:Jurgen重谈AI“创业”史
MLST:理论上,Python解释器可以执行无限多的程序,而神经网络只能识别它们训练过的有限事物,这是两者的根本区别。JürgenSchmidhuber:理论上是这样,但在实际操作中,因为存储空间有限,所有计算设备都受限于有限状态自动机。我们能实现的,是由循环神经网络代表的有限状态自动机。有些任务,比如乘法运算或定理证明,某些自动机...
CPU vs GPU:为什么GPU更适合深度学习?
Tensor核心架构:专为深度学习设计的Tensor核心能够高效处理矩阵运算,加速神经网络的训练和推理。—04—GPUvsCPU差异性对比分析从本质上来讲,GPU在功能上与CPU有相似之处:两者都由内核、内存以及其他关键组件组成。然而,尽管二者共享一些基本结构特征,但工作原理却大相径庭。GPU的设计初衷是为了实...
从卷积运算原理、卷积神经网络的结构和工作原理介绍卷积神经网络
卷积神经网络的工作原理可以分为前向传播和反向传播两个阶段。前向传播是从输入数据到输出结果的过程,反向传播是根据输出结果计算损失函数的梯度,然后通过梯度下降更新网络参数。3.1前向传播前向传播是卷积神经网络的推理过程,它从输入数据开始,逐层进行卷积运算、池化操作和全连接运算,得到最终的输出结果。具体地,...
DeepMind最新成果剑指量子力学,FermiNet或将破解近百年计算难题
表示量子系统的挑战之处在于,必需为每种可能的电子位置分配相应概率,这就构成了一个极其庞大的构型空间。比如,单单是硅原子,其可能的电子构型数量就会比宇宙中所有原子的数量加起来还要多。而这正是深度神经网络的用武之地。过去几年中,神经网络在表示复杂的高维概率分布方面取得了巨大的进步,而且能以有效、可扩...
自然语言处理(NLP)的工作原理
基于神经网络的语言模型基于神经网络的语言模型被视为指数模型,代表了语言建模的重大飞跃(www.e993.com)2024年9月10日。与n-gram模型不同,它们利用神经网络的预测能力来模拟传统模型无法捕捉的复杂语言结构。一些模型可以记住隐藏层中的先前输入,并利用这种记忆来影响输出并更准确地预测下一个单词或单词。
基于几何图学习的物理系统建模:从动态系统到复杂系统
在蛋白质建模任务中,有一种任务称之为定向进化。其本质是通过突变,探究蛋白亲和力的变化,如果亲和力增加,则保留这个突变,在该突变基础上继续突变,从而迭代改进蛋白质。已有工作采用序列输入的方式,用循环神经网络/大语言模型进行建模;此外还有通过卷积核卷积蛋白三维结构对特征进行汇总。存在两个挑战:1)未考虑不同层次...
中国端到端自动驾驶行业市场运行态势及未来发展趋势研究报告
(2)端到端相关概念的联系与区别12(3)端到端架构和分治式架构比较14二、端到端算法形成三大落地形式151、端到端自动驾驶算法技术分类152、将多个神经网络拼接形成端到端算法(显式端到端)153、多模态基础模型+自动驾驶(隐式端到端)174、大语言模型+自动驾驶18三、端到端自动驾驶技术...
引爆整个AI圈的神经网络架构KAN,究竟是啥?
从数学定理方面来看,MLP的背后是万能逼近定理(UniversalApproximationTheorem),即对于任意一个连续函数,都可以用一个足够深的神经网络来逼近它。而KAN背后的数学原理是Kolmogorov-Arnold表示定理,即KART。万能逼近定理和KART这两个表示论有一个很大的区别。
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...