浙江大学谭建荣院士领衔策划——复杂装备智能设计理论与方法丨JME...

分区运动学拓扑构型设计:提出了一种基于SBM模型的机构分区运动学拓扑构型设计方法,利用刚性块的运动和弹簧刚度的二值化判定,实现复杂路径规划中的机构设计。该方法通过划分刚性块组和分区,解决了传统拓扑优化中的构型不清晰和路径精度低的问题;邻接矩阵与图论方法:该方法引入邻接矩阵图论进行刚性块组的划分和机构分区,...

AI如何理解高阶结构?拓扑深度学习基础 | 周四直播·几何深度学习...

首先,我们将介绍多种拓扑数据高阶表示模型,如基于具有高维结构的拓扑对象——单纯复形、胞腔复形,以及基于超图的数据表示模型。相比于传统的图表示模型,这些模型具有更复杂的结构,更能揭示数据间的高阶关系。接着,我们将介绍这些模型的邻居结构,以及基于这种邻居结构的信息传递机制,这是将这些数据表示模型应用于深度...

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

研究团队利用自动相关性决定(ARD)技术和变分推理方法,开发了一种新的稳健回归模型,专门针对脑电图(EEG)和肌电图(EMG)数据的处理。通过引入一个新的偏差误差假设,该方法能够有效应对在实际测量中常见的大噪声干扰,提供了比传统稀疏贝叶斯学习方法更为稳健的性能。在实验部分,研究者不仅使用合成数据集对模型进行了验证,...

Nat. Rev. Phys.重磅综述:复杂网络的鲁棒性和韧性

这些特征显现出明显的介观(mesoscale)组织结构,包括模块化[9-13]、层级结构[14-16]、网络的网络(Networksofnetworks)[17-22]、高阶结构[23-25]以及隐含的几何形态[26-28]。鉴于复杂网络在自然和人工系统中无处不在,理解它们在何种条件下能够充分发挥功能,以及它们在应对外部扰动和/或内部故障的脆弱性...

10 万卡集群:通往 AGI 的新门票

在深入探讨网络设计、拓扑结构、可靠性问题以及检查点(checkpointing)的策略之前,我们先简要回顾一下万亿参数训练中使用的三种并行方式:数据并行(DataParallelism)、张量并行(TensorParallelism)和流水线并行(PipelineParallelism)。数据并行数据并行是最简单的并行形式,其中每个GPU都有模型权重的完整副本,并接收数据...

人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

编码器-解码器架构主要由编码器(encoder)和解码器(decoder)两个组件组成(www.e993.com)2024年11月20日。编码器将长度可变的输入序列转换为具有固定长度的中间状态(通常被称为上下文向量或编码向量)。输入序列中的每个元素经过编码器的神经网络层进行处理,逐步地讲信息传递到隐状态中,最终构建出上下文向量。编码器的隐藏状态则被用作解码器的...

表征图数据,绝不止图神经网络一种方法

将数据构造为图的形式可以帮助我们以一种系统化的方式研究如何发掘复杂的关系和模式。例如,互联网图展示出了给定网页间高频链接的复杂结构;在自然语言处理领域中,人们有时以树的形式表征文本,理解单词之间的联系,从而推断出句子的意义。然而,机器学习领域的研究主要关注于向量形式的表征,而真实世界中的数据并不能很轻...

图神经网络的困境,用微分几何和代数拓扑解决

也许最直接的方法是赋予每个节点一个随机特征;然而,这种方法虽然可以更具表达性,但泛化能力较差(因为不可能在两个图中重现随机特征)。图拉普拉斯算子的特征向量提供了图的领域保持嵌入,并已成功用作位置编码。最后,我们(与GiorgosBouritsas和FabrizioFrasca合著)在一篇论文中表明,图的子结构计数可以用作位置或...

玛丽女王大学 Ginestra Bianconi:高阶网络的拓扑结构与动力学

一、高阶网络结构高阶网络(Higher-ordernetwork)是描述两个或多个节点之间相互作用的网络结构,与网络几何、组合与统计性质、网络拓扑紧密关联,常用超图(hypergraph)和单纯复形(simplicialcomplex)来表示。接下来从概念入手,了解高阶网络结构。1.基础概念...

DeepMind加持的GNN框架正式开源!TensorFlow进入图神经网络时代

用于异构图的GNNAPI。在现实世界中处理的许多图问题都包含不同类型的节点和边。因此，谷歌选择提供一种简单的方法来建模。一个定义明确的模式来声明一个图的拓扑结构，以及验证它的工具。这个模式描述了其训练数据的形状，并用于指导其他工具。一个保存了图数据的GraphTensor复合张量类型。其可以被分批处理，并有可用...