专家热议打造“生物脑与数字脑”:还需引入更多反馈以提高神经网络...
此外,卷积神经网络和多层感知机等人工神经网络结构也受到了脑科学的启发。然而现有的人工神经网络仍然存在一定的局限性,如缺乏区域内和区域间的反馈连接。因此,未来研究需要在现有基础上引入更多的反馈连接,以提高神经网络的性能。朱晓伟指出,无论是研究生物脑还是数字脑,都可以借助另一种运行介质的帮助来推动研究的进...
诺贝尔物理学奖为何颁给机器学习?Physics for AI 综述介绍
光学神经网络是利用光学技术,如光学连接技术、光学器件技术等,设计的新型神经网络。这些网络的设计理念是模仿神经网络通过光的特征,如振幅、强度、相位和偏振来携带信息,并利用光的干涉、衍射、传输和反射等原理来实现神经网络及其运算。最早的光学神经网络是光学Hopfield网络,由DemetriPsaltis和Farhat在1985年提出。文章中...
一篇文章系统看懂大模型
Transformer架构和深度学习技术的概念关系Transformer架构属于深度学习技术领域的一种神经网络架构,也就是说属于深度学习技术里面的一种实现和设计形式,深度学习领域,除了Transformer架构,还有传统的递归神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)架构;4.如何理解Transformer架构和GPT之间的关系GPT的的英文全称是,生成式预训练...
机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
2、技术深度:深入探讨了数据机理协同驱动的机器学习方法,以及如何结合物理机理进行特征选择和模型构建。3、算法多样性:介绍了多种机器学习算法,如BP神经网络、SVR、CNN、DTR、RF等,并展示了它们在复合材料性能预测中的应用。4、模型评估与优化:详细讲解了如何评估机器学习模型的性能,包括评价指标和可视化方法,以及如...
AI产品经理必知的100个专业术语
卷积神经网络主要应用于图像处理,通过卷积层识别局部特征,并通过池化层减少空间维度。23、循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)循环神经网络适用于处理序列数据,如时间序列或自然语言。通过在隐藏层中引入循环连接来保持状态信息。24、长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)...
梅夏英 | 复杂系统与智能涌现:未来数字法研究的范式图景 | 专论
数字技术的急速发展深刻地改变了人们的工作、学习和生活模式和观念,尤其是以ChatGPT为代表的生成式语言大模型技术的出现,以及在此基础上多模态技术的快速迭代,标志着以神经网络算法为基础的人工智能技术获得重大突破,并朝着人类未知的领域迈进(www.e993.com)2024年10月23日。数字技术从早期的自动计算和信息处理技术,经由当代通信技术的赋能形成的全球...
从图神经网络到几何深度学习:AI4Science 的下一个颠覆性突破在何处?
经典的图卷积网络是一个相对简单的系统,从微观角度看,它主要通过与相邻节点之间边连接的特征进行线性加和。这些权重来自于节点间自带的权重。由于这是一个深度神经网络,通常需要可学习参数来驱动关系和特征的迭代,因此会采用共享权重,即各个节点使用同一系数表示。
人工智能基础:第三话 深度学习与神经网络
而神经网络,尤其是深度学习模型,能够自动从非结构化数据中学习和提取特征,能够处理高维数据(例如图像中的每个像素点,文本中的每个单词)并从中提取关键信息,能够通过调整架构(例如层数、神经元数量、卷积核大小等)来适应各种类型和规模的非结构化数据,能够捕捉数据中复杂的、非线性的模式……因此神经网络算法适合处理非...
用“图”拼出人类大脑?他们正在尝试!
朱晓伟表示,计算机科学家和神经科学家已经在数字脑的研究上取得了一定的成果。例如,FlyWire发布的研究包括了14万神经元和三千多万的突触关系。此外,卷积神经网络和多层感知机等人工神经网络结构也受到了脑科学的启发。然而,现有的人工神经网络仍然存在一定的局限性,如缺乏区域内和区域间的反馈连接。因此,未来的研究需要...
外滩大会:创新者舞台|他们正尝试用“图”拼出人类大脑
朱晓伟表示,计算机科学家和神经科学家已经在数字脑的研究上取得了一定的成果。例如,FlyWire发布的研究包括了14万神经元和三千多万的突触关系。此外,卷积神经网络和多层感知机等人工神经网络结构也受到了脑科学的启发。然而,现有的人工神经网络仍然存在一定的局限性,如缺乏区域内和区域间的反馈连接。因此,未来的研究需要...