BAAI:第一原理的脑和认知科学的人工智能,6大角度

在内嗅皮层中,网格细胞编码抽象的空间位置,并形成规则的三角形网格放电模式。与头部方向系统类似,网格细胞网络可以整合运动和视觉线索来表示空间位置[12,19]。为了解释周期性网格模式,CANN预测网格细胞的状态在状态空间中形成一个拓扑环面。最近,Gardner等人[20]在行走和睡眠期间对网格细胞进行了大规模记录,并确认了来自...

Intent Centric原语概念过于抽象?列举几个重要实例阐述一二

状态空间压缩:传统方法下,每个中间步骤都会产生链上状态变化。IntentCentric模式可以将多个状态变化压缩为单一状态转换,大大减少了链上存储压力。这对于像以太坊这样的状态爆炸问题严重的公链尤其重要。并行性提升:Intent的抽象本质允许系统在执行层面进行更灵活的调度。例如,多个用户的跨链Intent可以被批处理,...

全面带你了解端到端大模型的底层逻辑

视觉抽象或表示学习的过程通常包含某些归纳偏差或先验信息。为了实现比原始图像更紧凑的表示,一些方法直接利用预训练分割网络中的语义分割掩模作为后续策略训练的输入表示。SESR更进一步,通过VAE将分割掩码编码为类解缠结表示。另外,预测的可供性指标,例如交通灯状态、速度、车道中心偏移、危险指标和与领先车辆的距离,被...

新架构Mamba更新二代!作者:别争了,数学上Transformer和SSM是一回事

带选择性的SSM本质上就是一种广义线性注意力机制。从注意力的视角看又如何?团队试图以更抽象方式来刻画注意力机制的本质,毕竟“Softmax自注意力”只是众多可能形式中的一种。更一般地,任意带掩码的注意力机制,都可以表示为4个张量的缩并(Contraction)。其中QKV对应注意力中的query,key,value,L对应掩码矩阵。

...分布参数系统控制理论 | 周二直播·控制科学前沿理论与方法...

简介:分布参数系统控制指的是无穷维系统的控制,主要的是由偏微分方程、泛函微分方程、积分微分方程、积分方程,Banach或Hilbert空间中的抽象微分方程所描述。一个房间的温度,准确的说每一点的温度都不一样,所以在任何时刻系统的状态是无穷维的。无穷是数学家在16世纪才敢面对的一个概念。在欧几里得《几何原本》里,...

AI通识教育:可能是我们领先于世界AI的关键

深度确定性策略梯度(DeepDeterministicPolicyGradient,DDPG)进一步聚焦于连续动作空间问题,它借鉴DQN优点,融入确定性策略梯度方法,构建出能直接输出连续动作的策略网络,为要求精确动作控制的场景,如物理模拟、机器人操作和自动驾驶提供强大支持(www.e993.com)2024年11月16日。这些深度强化学习算法的创新与发展不仅拓宽了强化学习在实际应用中的疆界,...

挑战Transformer的Mamba是什么来头?作者博士论文理清SSM进化路径

作者在论文中阐述了一种使用状态空间模型进行深度序列建模的新方法,这是一种灵活的方法,具有理论基础,计算效率高,并能在各种数据模态和应用中取得强大的结果。首先,作者介绍了一类具有众多表征和属性的模型,它们概括了标准深度序列模型(如循环神经网络和卷积神经网络)的优势。然而,作者表明计算这些模型可能具有挑战性,...

大脑复杂性的演化:一个空间、时间和熵的故事

现今存在的绝大多数生物门类都在这一时期出现,直到今天我们无法解释是什么导致了随寒武纪大爆发出现的井喷式的生物多样化。这一现象可能是由神经元及肌细胞的出现催生的:神经元和肌细胞给予了生命自由活动及快速处理信息的能力,这可能助推了新生命(即抽象状态空间中的气泡)的产生。

长文综述:大脑中的熵、自由能、对称性和动力学|新春特辑

随着时间推移,系统状态改变而因此在状态空间中形成一条轨迹。系统遵循的规则可理解为导致状态向量改变的力(作用)并定义了一个流。为了允许该系统产生低维行为,即系统维度M远远小于N,必须有一种能够将高维空间中的轨迹导向更低的M维子空间的机制。在数学上,这可以转化为两个与不同时间尺度相关的流分量:第一,低...

适应性表征是人工智能发展的关键

这样一来,初始状态、行动和转换模型一起隐含地定义了问题的状态空间,也就是通过任何行动序列从初始状态达到所有状态的组合语境。这个状态空间形成一个定向网,其中的节点表示状态,状态之间的连接表示行动。(4)目标测试,它决定一个给定的状态是否是一个目标。比如在下中国象棋的情形中,目标是达到一个“将死”的状态,...