自动驾驶大模型算法如何助力端到端顺利落地?
Wayve的端到端自动驾驶网络即采用单一的神经网络,直接输入感知数据,输车辆的驾驶动作,中间没有抽象化的感知结果输出,因此车辆上也不包含通常自动驾驶具备的“SR”(SituationalAwareness,用来呈现自驾算法看到了什么)界面。学术界百花齐放,世界模型成为玩家探索方向。近年世界模型受到市场关注,通过将外部环境的信息进行编...
大模型对汽车行业意味着什么?
大模型是一种利用海量数据进行训练的深度神经网络模型,其特点是拥有庞大的参数规模和复杂的计算结构。通过在大规模数据集上进行训练,大模型能够学习到丰富的模式和特征,从而具备强大的泛化能力,可以对未知数据做出准确的预测。这些模型被设计用来解决各种复杂的任务,如自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。
【AI系统设计目标】揭秘AI系统设计的未来蓝图
面对割裂的边缘侧硬件与软件栈,如何让模型训练一次,跨平台部署到不同软硬件平台,也是推理场景需要解决的重要问题。最后是安全与隐私的需求。由于网络模型类似传统程序的功能,接受输入,处理后产生输出,但是相比传统程序,其解释性差,造成更容易产生安全问题,容易被攻击。同时模型本身的重要信息为权重,我们也要注意模型本身...
巧解“数据稀缺”问题,清华开源GPD:用扩散模型生成神经网络参数|...
1.神经网络准备阶段:首先,针对每个源城市区域,该研究训练单独的时空预测模型,并保存其优化后的网络参数。每个区域的模型参数都经过独立优化,没有参数共享,以确保模型能够最大程度地适应各自区域的特征。2.扩散模型预训练:该框架使用收集到的预训练模型参数作为训练数据,训练扩散模型来学习生成模型参数的过程。扩散模...
科学家探究可解释AI中基于梯度的解释方法,提出用于解决AI可信问题...
目前此类方法主要用于解决如何引入合理的参考样例、从参考样例到当前样例之间的路径,以及在积分过程中的去噪问题。其三,基于BiasGradients的解释。现在的许多解释方法都忽略了偏置项bias对模型的影响,而深度神经网络经常使用ReLU作为激活函数。如果ReLU被激活,那么偏置项和当前层特征会一并传播到下一层网络中...
...芯穹夏立雪:中国的Scaling Law是场景优势,异构算力解决大模型...
可以说,算力ScalingLaw提升的是一个产业本身的产值,而场景的ScalingLaw解决的是渗透率的问题,也就是如何把大模型渗透到各行各业去(www.e993.com)2024年10月23日。这件事情我们是有优势的,可以有一套自己独特的ScalingLaw定义。张鹏:对于国内的算力市场,你有什么长期的判断?
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
可以用一个简单的卷积神经网络(CNN)来说明层归一化在图像处理中的作用。如果是无层归一化的网络的情况下,每一层的输入可能具有不同的分布,这样再做梯度传递及下降过程中,就会因为不同的分布导致每层更新的模型权值差别较大,此时,模型就会发散。这就是我们经常碰到的梯度爆炸。另外一方面,当网络较深时,梯度需要通...
AI大模型的“混合专家”,底层原理是什么?
????MoE模型解决了神经网络稀疏性和多义性问题,提高了模型效率和性能。????MoE模型通过专家路由器的激活选择不断优化学习,实现了特定任务的高效处理。????MoE模型的发展趋势是向更加专业化的方向发展,提升了模型的性能和效率。在当前快节奏的人工智能世界中,事物来来去去,一切变化都如此之快。
洪永淼、汪寿阳:ChatGPT 与大模型将对经济学研究范式产生什么影响?
众所周知,人类通过眼、耳、鼻、舌、身等感官接受信号,这些信号被汇集传输到大脑中,如果汇集信号强到一定程度,便会激活大脑中一些区域的神经元进行分析处理并形成输出。由于人类的认知思维具有一定的规律性,这种认知思维方式与过程可以用数学模型如人工神经网络模型来模拟。人工神经网络是一个基于所谓“激活函数”(...
【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附...
模型训练结果使用其他模型进行对比多种训练模型的训练均方差和验证均方差模型训练结果与RNN简单循环神经网络模型相比,LSTM具有能捕捉长期数据特征的优点,但是对于超长期的数据,仍旧无法进行很好的预测,而对于加入了Attention注意力机制的Transformer,正好可以解决这个难题,但是Transformer模型针对简单的数据集往往效果比不...