NeurIPS 2024|标签噪声下图神经网络有了首个综合基准库,还开源
提出了NoisyGL,第??个针对标签噪声下的图神经??络的综合基准库。通过??量的实验,针对标签噪声下的图神经??络提出了??些重要的见解。为标签噪声下的图神经??络提供了??点未来的发展??向。??、研究背景许多现实世界中的复杂系统可以表示为图结构数据,包括引??网络、??物网络、交通网络和社交网...
AI在今年诺奖中为自己画了个闭环,AI+科学“双螺旋引擎”开启科学...
AlphaFold2采用了一种新的输出表示和相关损失函数,实现了精确的端到端结构预测。此外,它还使用了一种新的等变注意体系结构,通过中间损失实现预测的迭代细化,并与结构联合训练。尽管AlphaFold2取得了巨大成功,但它仍然存在预测方面的局限性。今年5月问世的AlphaFold3结合了图神经网络和变分推断方法,并引入了多种生物物...
天玑9200是什么架构 和骁龙888性能差距有多大?
天玑9200的AI处理器是APU690,全新第六代旗舰AI处理器APU690,通过混合运算结合智能神经网络架构,可高效协同处理影像、显示、游戏等日常应用,带来视频录制和拍照的突破性表现,以及帧率更高、画质惊艳的显示效果。天玑9200天玑9200是几核处理器?八核天玑9200是采用“1+3+4”三丛集Armv9架构,其中超大核:1...
一篇文章系统看懂大模型
Transformer架构:Transformer是目前主流的大模型采用的模型架构,包括GPT4.0以及国内大部分的大模型,都是采用这个架构,Transformer架构之所以被广泛的使用,主要的原因是这个架构类型让大模型具备了理解人类自然语言、上下文记忆、生成文本的能力;常见的模型架构,除了Transformer架构,还有卷积神经网络(CNN)架构,适用于图像处理,以及...
2024诺贝尔化学奖官方解读:他们通过计算和AI揭示“蛋白质奥秘”
新版本——AlphaFold2——体现了Jumper对蛋白质的了解。团队还开始使用最近人工智能取得巨大突破背后的创新:称为“transformers”的神经网络。这些网络能够以比以前更灵活的方式在大量数据中找到模式,并且可以有效地确定应该关注什么才能实现特定目标。该团队在大规模已知蛋白质结构数据库和氨基酸序列(图2)中训练Alph...
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
再来看看下面这张图:2.什么是深度学习?深度学习是在机器学习基础上进一步训练AI能力的方法,简单来说就是让AI模仿人类大脑,掌握学习和思考的过程,比如人类看到一张猫的照片时,我们会立刻认出这是一只猫(www.e993.com)2024年10月23日。这是因为我们的大脑已经通过过去的经验和学习,积累了对猫的认识。深度学习也是这样,它会通过大量的图片数据...
引爆整个AI圈的神经网络架构KAN,究竟是啥?
KAN是一种全新的神经网络架构,它与传统的MLP架构不同,能够用更少的参数量在Science领域取得惊人的表现,并且具备可解释性,有望成为深度学习模型发展的一个重要方向。运用KAN,我们不仅能够在函数拟合、偏微分方程求解(PDE)上取得不错的成果,甚至能够解决拓扑理论中的KnotTheory、处理凝聚态物理中的AndersonLocalization...
升维思考,降维行动
让汉字编号的一号侍卫(如上图,橙色),把橙色箭头这一面墙的酒每桶喝一口,一直到五号喝第五面墙;让字母编号的a号侍卫(如上图,蓝色),把蓝色箭头这一层的酒每桶喝一口,一直到d号喝第四层;同理,通过三个维度,也可以锁定毒酒的位置;以及,每个维度都可以少一个人。????...
超万字实录详解如何打造“好用”的自动驾驶智能芯片算法工具链
右边是2017年谷歌发布的TPU-V1的架构。这是一个非常经典的实验。很多的行业同仁会拿它来举例子。我们可以看到在黄色部分是它所提供的计算单元的情况,这个地方的面积基本上也体现出了配重的占比,以大型的矩阵乘单元为最主要的核心,同时会辅以一些激活单元,刚刚也提到在神经网络里面会加一些非线性激活函数去处理这些...
离开OpenAI,独自创业之后,Karpathy对AI更乐观了
Karpathy:是的,我觉得这一直是特斯拉从一开始就计划好的,用神经网络逐步取代整个系统栈。刚加入时,系统里有很多C++代码。而现在车上运行的测试包里C++代码已经少了很多,神经网络已经逐渐渗透进整个系统了。最开始,它只是处理图像层面的检测。接着,它处理多帧图像,给出一个预测。随着时间推移,多帧图像融合...