最高降低大模型能耗95%,科学家提出优化Transformer方法,大模型有...
当下,AI技术正在加速发展,随着大型神经网络模型的应用越来越广泛,它们在训练和推理过程中的能源消耗问题日益突出。与此同时,能耗问题也正在成为新数据中心最大的瓶颈,这一点在数据中心实际选址方面可以得到印证。大型数据中心往往需要充足、稳定的电力供应和较低的运营成本,因而基本会选址在人口稀少和能够提供电力保障...
类人神经网络再进一步!DeepMind最新50页论文提出AligNet框架:用...
结果显示,将人类和神经网络模型的表示对齐有助于更好地泛化、转移到新任务和数据上,并增强了模型的鲁棒性,即对齐对于实际改善深度学习是非常有帮助的。总之,该工作有助于更好地理解人工与自然智能之间的关键差异,实验结果也展示了对齐模型和人类的原则,即专注于人类知识的多分辨率关系结构,可能对于解决实现类人AI的...
类人神经网络再进一步!DeepMind提出新框架:用层次化视觉概念...
结果显示,将人类和神经网络模型的表示对齐有助于更好地泛化、转移到新任务和数据上,并增强了模型的鲁棒性,即对齐对于实际改善深度学习是非常有帮助的。总之,该工作有助于更好地理解人工与自然智能之间的关键差异,实验结果也展示了对齐模型和人类的原则,即专注于人类知识的多分辨率关系结构,可能对于解决实现类人AI的...
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...
人人都能搞定的大模型原理 - 神经网络
什么是大模型?了解感知器和单神经元的原理是为了后续更好的了解“基于深度神经网络机器学习”的基础。我们经常所听到的大模型有几百亿几千亿的参数,这里的参数其实就是神经网络的输入权重和输出阈值的总和。我们假定一个神经元有9个输入权重,和1个输出阈值,那么就可以说该神经元有10个参数。
用扩散模型生成神经网络?NUS 尤洋团队:这不是开玩笑
扩散模型能够将给定的随机分布转换为特定的随机分布,因此研究人员使用了一个自动编码器和一个标准的LDM来学习高性能参数的分布(www.e993.com)2024年10月23日。该研究方法整合了参数自动编码器和扩散模型来实现神经网络参数的创新生成。首先,研究人员选取一组经过充分训练且表现出色的模型作为基础,从中抽取一部分关键或有代表性的参数子集,并将这些...
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)GPD相对于基线模型表现出显著的性能优势,在不同数据场景下一致表现优越,这表明GPD实现了有效的神经网络参数层面的知识迁移。2)GPD在长期预测场景中表现出色,这一显著趋势可以归因于该框架对于更本质知识的挖掘,有助于将长期时空模式知识迁移到目标城市。
东京大学新突破!JSK实验室提出创新神经网络模型WTNPB,助力低刚度...
▍神经网络模型WTNPB研究团队针对低刚度机器人(如使用橡胶或塑料制成的关节和链接的机器人)在工具使用过程中面临的挑战,提出了一种创新的神经网络模型——具有参数偏差的全身工具使用网络(WTNPB)。具有参数偏差的全身工具使用网络(WTNPB)的系统概述具有参数偏差...
小模型大突破!神经网络透视空间异质性,准确描述复杂地理现象
如何利用神经网络来解释空间异质性?融合SWNN,GNNWR具有更强的泛化能力具体而言,SWNN以每个样本点到其他样本点的距离向量为输入,输出该位置上的一系列的空间权重,也就是权重矩阵W,从而实现对空间异质性的表达。为了在较小样本上有强的泛化能力,也为了模型的训练能够更快收敛,我们在GNNWR方法中,把SWNN...
量化专题 · 几种神经网络模型预测效果对比及简析
我们利用期货市场的行情数据,对不同类型的神经网络模型预测效果进行探索,并用一些简单模型预测效果进行对比。主要涉及单步单层线性模型、单步多层线性模型、多步模型、卷积神经网络、循环神经网络等。在实际操作中,我们首先对数据集按照7:2:1的比例划分为测试集、验证集、训练集,然后将数据进行简单归一化、带入模型进行...