时空图神经网络ST-GNN的概念以及Pytorch实现
ST-GNN中每个时间步都是一个图,并通过GCN/GAT网络传递,以获得嵌入数据空间相互依赖性的结果编码图。然后这些编码图可以像时间序列数据一样进行建模,只要保留每个时间步骤的数据的图结构的完整性。下图演示了这两个步骤,时间模型可以是从ARIMA或简单的循环神经网络或者是transformers的任何序列模型。我们下面使用简单的循...
全网首发,AI入门科普第一课,一张图看懂AI关系网,刷到必看
除大语言模型之外,还有一些垂直领域的模型,比如StableDiffusion,擅长画画的绘画模型,本草擅长中医的中医模型等等。以上是有关核心圈的基础知识,观看到这里的伙伴,大家都理解了吗?如果觉得小侠分享还不错,评论区回复“666”支持一下。二、AIGC与AI应用层接下来,我们看看大模型应用层相关知识,看看下面这张图:...
8000字干货说清楚AI产品经理必修的“神经网络”
(附图:本篇文章结构导图,方便大家在阅读前总揽全局,有大致的画面框架)一、神经网络这玩意,其实没有那么难理解神经网络这个词,听起来很玄乎又高深,我刚开始知道的时候,也是感觉自己知晓了什么神秘魔法似的,AI里面还有神经网络这么厉害的学问啊,但当我深入了解之后,发现其真相也没有我想象的那么深奥难懂。神经网络...
...深度调研:设计一个QQ机器人|算法|ai|智能体|大模型|神经网络|...
LLM-basedAgent架构图复旦大学自然语言处理团队(FudanNLP)在论文给出了LLM-basedAgent的概念框架图:可以看到Agent架构图里包含三个组成部分:大脑(Brain)、感知(Perception)和行动(Action)。这个架构是比较“类人”的,大脑模块作为控制器,承担记忆、思考、决策等基本任务。感知模块感知并处理来自外部环境的多模态信息...
AI经济学 | 第一章:迈入通用模型时代,迎接智能融合浪潮
深度学习在机器学习的基础上引入了模拟人脑的多层神经网络,用更强大的计算能力让机器在大规模数据中提取特征,神经网络层数越多,对输入特征抽象的层次越深,对输入的理解也越准确,更接近于人脑对信息的认知方式。此后,深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域都有较好表现,如深度学习模型在ImageNet图像分类挑战赛中将...
Redmi Book Pro 16 2024笔记本评测:70W全能释放 刷新轻薄本上限
ACD面使用的是全金属材质,采用CNC一体精雕工艺打造(www.e993.com)2024年8月7日。转轴结构采用更坚固耐用的CNC金刚转轴,还对边缘部分做了圆角过度处理,避免割手不适感。RedmiBookPro162024的厚度为15.9mm,重约1.88kg。RedmiBookPro162024搭载的16英寸IPS屏幕,采用了三等窄边框,屏占比高达91.88%。
国盛海外:2024年六大猜想—科技群星闪耀时
谷歌Deepmind旗下的另一个工具GNoMe,则是将类似能力应用在了新材料的发现上。GNoMe基于图神经网络对晶体材料进行预测和筛选。当前GNoMe发现了220万种新晶体材料,而且将预测材料稳定性的准确率从50%拉高到80%。微软MatterGen的突破则在于,可以针对所需要的特性,直接生成相应的新型材料。MatterGen基于类似DiffusionModel...
万字实录系统讲解面向端到端自动驾驶的稀疏感知通用架构
大家晚上好,我是今天的主讲人林天威,是地平线的感知算法工程师,非常感谢大家能够来参加本期专场。今天我讲解的主题是《面向端到端自动驾驶的稀疏感知通用架构探索》,会主要介绍我们在稀疏感知算法方面的一些探索工作和思考。今天的介绍内容主要分为四个部分,分别是研究背景与现状,长时序稀疏化3D检测算法Sparse4D的V1...
当机器学习遇见拓扑:拓扑数据分析与拓扑深度学习
图4.蛋白质分子结构无论是通过共价键连接还是通过非共价键的相互作用,都会影响最终的稳定态结构,这种稳定态结构与分子功能紧密相关。因此,描述分子的结构对于理解分子功能具有重要作用。为更好地描绘分子的结构,大量的描述符(无论是组合量,代数量还是几何量)被提取了出来。在这些描述符中,有一些关注拓扑特性,比...
可解释性终极追问,什么才是第一性解释?20篇CCF-A+ICLR论文给你答案
图2:不同结构的神经网络所建模的等效交互往往是殊途同归的。对于一个相同的输入句子,面向两个相同任务的两个完全不同的神经网络建模往往相似的交互。由于不同神经网络的参数和训练样本不一样,两个神经网络中没有任何一个神经元在表征上具有严格的一一对应关系,且每一个神经元往往建模着不同语义的混合模式。相比之...