人人都能搞定的大模型原理 - 神经网络
人工智能的发展起步于1950年,期间经历了各种里程碑和变革,与此相关的神经网络技术也从最初的单层感知到复杂的层级和卷积神经网络一路创新和变革,不断推动人工智能领域的发展,直到2022年ChatGPT的问世,彻底引爆了大众的目光。人工智能技术经历了漫长的迭代过程,无论如何变革都离不开最早的神经网络模型“感知机”...
图灵奖得主杨立昆:LLM缺乏对世界的理解力、孩子看到的视觉信息量...
它与大型语言模型或前馈神经网络等截然不同,因为推理过程不仅仅是通过神经网络的几层运行,而实际上是在运行一个优化算法。从概念上讲,它看起来像这样。前馈过程是一个你看到一个观察结果,通过一个系统(例如感知系统)、神经网络的几层,并产生一个输出的过程。对于任何单个输入,你只能有一个输出。有很多情况,对于...
【专利解密】清华大学多阵列忆阻器存算一体系统
卷积神经网络包括卷积层、下采样层、池化层和全连接层,每一层都需要做模块化的功能处理。在卷积层中,通过卷积核替代标量的权重,加上偏置量,并在每一层添加非线性激活函数,通过多个卷积层来解决较为复杂的问题。图2展示了基于忆阻器阵列的卷积计算和全连接计算示意图,用一个忆阻器阵列来实现一个卷积层的卷积计算,...
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...
神经网络、Transformer、占据网络...晦涩难懂吗?看完这篇文章你...
1、LayerNormalization“层归一化”到底是个啥,没了可不可以?这是一种神经网络中常用的技术,它通常应用于每个网络层的输出或者激活值。用于在训练过程中对每一层的输入进行归一化处理,就可以确保每一层的输入都具有相似的分布,每个卷积层的输出会被归一化,然后再传递给下一层,以有助于网络学习和稳定训练。
2024年AIGC应用层10大趋势
一种通用型卷积神经网络加速器架构研究商用交换芯片国产替代加速(2024)计算机专题:鸿蒙生态加速发展2024年人形机器人专题策略:量产渐行渐近,未来不远供需端双击推进AIPC产业发展(2024)2024年AI智算产业趋势展望2024AIGC应用层十大趋势白皮书《GPU核心技术与实践合集》...
【图解深度学习】卷积神经网络结构组成与解释
卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构,网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积(元素相乘再求和)的操作。1.卷积层常见的卷积操作如下:卷积操作解释图解标准卷积一般采用3x3、5x5、7x7的卷积核进行卷积操作。
日本AI,失去的不止三十年
当时,主流的神经网络只有1层,但神经认知机制有足足5层。面对多层设计带来的种种问题,福岛邦彦一时找不到解决办法,导致神经认知机只能处理一些极其简单的工作。直到1986年,辛顿提出了“反向传播算法”,这个问题才有了标准答案。但若向前追溯反向传播算法,会发现其源头仍是日本人。上世纪60年代,日本数学家甘利俊...
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
卷积神经网络是深度学习的核心技术之一,广泛应用于图像识别和分类任务。CNN通过卷积层、池化层和全连接层的组合,能够有效地提取图像中的特征,实现目标检测、物体识别和语义分割等任务。??目标检测:识别并定位图像中的特定物体,如行人、车辆、交通标志等。常用的目标检测模型包括YOLO(YouOnlyLookOnce)、SSD(Sing...
入门必读,写给初学者的人工智能简史
这个“感知器”包括三层结构,一端是400个光探测器,模拟视网膜。光探测器多次连接一组512个电子触发器。当它通过一个特定的可调节的兴奋阀值时,就会像神经元一样激发。这些触发器连接到最后一层,当一个物体与感知器受训见过的对象相互匹配时,它就会发出信号。