Transformer能否推理引争议,DeepMind连夜更新论文开源数据集...
DeepMind闷声干大事,悄悄训练了一个大小只有270M的Transformer模型,居然不需要搜索,就能实现大师级的下棋水平。这几天的推特因为这篇2月份发布的论文吵得不可开交,DeepMind团队也赶紧放出了更新后的论文版本,开源了有关数据集和代码,对网上的争议做了回应。最开始,有位网友分享了DeepMind的这项研究,并提出“Transf...
国能常州第二发电申请基于深度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断...
专利摘要显示,一种基于深度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法,首先获取样本数据,得到训练数据集和测试数据集,训练数据集输入滚动轴承故障诊断模型进行训练,故障诊断模型的第一宽卷积核层具有扩张卷积核,实现了更大的感受野,能有效提取特征信号并抑制高频噪声;相关通道注意力机制模块为每个特征通道分配不同的权重系数,通过...
深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...
使用标准化后的训练集进行训练,设置训练轮数为15,批次大小为150,并显示训练过程中的信息。综上所述,通过合理的数据准备和模型构建,可以有效地利用深度神经网络进行分类任务。预测与策略计算在金融数据分析等领域中,预测和回测是非常关键的环节。以下是相关的实现过程:(一)创建整个数据集的预测分类预测首先...
前沿速递:演化储备池计算机揭示神经网络预测性能与因果涌现强度的...
图4.不同超参数配置和训练样本大小下的涌现强度与预测性能之间的关系。随着训练数据集样本大小的增加,预测损失减少,涌现的概率增加,这表明使用更多数据进行训练会增强因果涌现强度的读出能力,并且这些因果涌现强度可能包含任务相关的信息(图4E和图4F)。研究还探讨了是否在一个环境中优化因果涌现强度有助于在其他...
大模型是否有推理能力?DeepMind数月前的论文让AI社区吵起来了
对于较小的训练集大小(10k个游戏),较大的架构(≥7M)随着训练的进行开始过度拟合。当数据集大小增加到100k和1M场游戏时,这种影响会消失。结果还表明,随着数据集大小的增加,模型的最终准确率会提高(在模型大小之间保持一致)。同样,作者观察到架构大小增加的总体趋势是无论数据集大小如何,整体性能都会提高...
谷歌盯上游戏开发!世界首个神经网络驱动 AI 游戏引擎让全行业集体...
首先,研究人员在数据收集与预处理阶段训练了一个强化学习(RL)代理与游戏环境交互,记录代理的行动和观察结果,形成训练数据集,即先在《毁灭战士》游戏中记录游戏过程并创建自动生成的训练数据集(www.e993.com)2024年10月25日。接着,研究人员再使用生成的数据集训练后续的扩散模型。通过使用预训练的StableDiffusionv1.4模型作为基础,去掉文本条...
科研人员利用人工智能发现5颗行星
经过近10年努力,葛健团队终于有了第一份收获。葛健认为,要想使用人工智能在海量天文数据中“挖”到极其稀少的新发现,就需要创新人工智能算法,并且利用基于新发现现象物理图像特征所生成的大规模数据集进行训练,使之能快速、准确、完备地探寻到很难在传统方式下找到的稀少而微弱的信号。普林斯顿大学教授乔什·温(...
CVPR 2024|仅用合成数据训练模型到底行不行?有新发现!
使用诸如DINOv2、MAE和MOCOv3(在ImageNet-1K上训练)的最先进自监督模型作为自监督基线,所有基线模型的检查点均来自timm库。为了公平比较,对所有模型使用具有16的块大小的ViT-B骨干网络。对所有自监督模型进行线性探测,在这些模型的顶部训练一个单层线性分类头,使用ImageNet-1k数据集进行90个周期的训练。我们搜索了十...
不同数据集有不同的Scaling law?而你可用一个压缩算法来预测它
为了确定数据集的Scalinglaw,该研究者在不同大小的数据子集(100K、1M、5M、20M、50M、100Mtoken)上训练了几个不同大小(参数量为4.2M、8.8M、20.3M、59.0M、275.3M、1.4B)的模型,表6给出了其架构详情;然后他在所得损失结果上进行幂律拟合。大多数实验都是在4台有80GBVRAM的英伟达A100上...
LeCun新作:神经网络在实践中的灵活性到底有多大?
迭代执行此过程,每次逐步增加样本量,直到模型不再完全拟合所有训练样本,将模型能实现完美拟合的最大样本量作为网络的EMC。——一直喂饭,直到吃撑,则得到饭量大小。实证分析为了全面剖析影响神经网络灵活性的因素,研究人员考虑了各种数据集、架构和优化器。