前沿进展:利用神经网络提取系统中未被观测到变量的信息
有鉴于此,我们在看到了MINE[5],一个使用神经网络来最大化输入间的互信息的下界,从而估算互信息的框架时受到启发:既然可以利用神经网络B来最大化互信息的下界,那B的输入端既可以是某个变量,也可以是另一个神经网络A的输出。如果我们把两个神经网络A和B串联起来,可以通过优化A和B的参数,最大化某个变量(Y...
对齐因果变量与神经表示
我们处理一个基础输入和一个源输入,然后我们对目标变量进行干预,用处理源输入得到的值替换它。我们的因果模型是完全已知的,因此我们提前知道这种交换干预会产生结果T。对于我们的神经网络,对应的行为是事先未知的。与上述对应的交换干预(根据我们正在探索的对齐方式)如下:确实,模型的反事实行为和网络N的行为是不同的...
Nature | 创新!“ 天才少年 ”打开魔盒,连发三篇Nature,奠定基础...
4.掌握基于平衡的卷积神经网络(ECNN)的基本框架,用于超弹性材料的本构建模。5.理解ECNN中应变和外力作为输入,应力作为内部变量的处理方式,以及平衡方程作为约束的嵌入方式。6.学习ECNN的结构,包括卷积神经网络部分和全连接层,以及组卷积的作用。Day4脆性材料裂纹合并和扩展的图神经网络(文献讲解与案例...
万字长文详解商用车电控转向系统的发展现状与趋势
高级别自动驾驶功能对商用车底盘域各子系统的集成控制提出了较高的要求,文献[65]中研究了商用车底盘域中的各个子系统控制之间的联系,通过设计控制分配策略来提升控制安全性;为了消解车辆底盘域子系统之间的耦合效应,文献[66]中提出一种基于小波神经网络的底盘一体化控制策略,实现车辆主动后轮解耦控制和直接偏航力矩控制;...
【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附...
模型的编码器部分采用了一个单层LSTM神经网络,旨在捕获序列的动态特征。该网络输出一个隐状态h,其维度dn设定为32,以捕捉输入序列X的深层信息。输入序列X的时间步长timesteps设定为12,而每个时间步t的输入维度dm则为1,确保了模型能够处理单特征序列。解码器部分则是一个Dense密集层神经网络,负责从编码器输出的最后一...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
编码器将长度可变的输入序列转换为具有固定长度的中间状态(通常被称为上下文向量或编码向量)(www.e993.com)2024年10月23日。输入序列中的每个元素经过编码器的神经网络层进行处理,逐步地讲信息传递到隐状态中,最终构建出上下文向量。编码器的隐藏状态则被用作解码器的初始状态。解码器则接受编码器生成的上下文向量以及目标序列的起始标记,按时间...
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
内输入变量之间的“或关系”。例如,给定一个输入句子,只要中的任意一个词出现,就会推动神经网络的输出负面情感分类。神经网络所建模的等效交互满足“理想概念”的三条公理性准则,即无限拟合性、稀疏性、样本间迁移性。无限拟合性:如图4,5所示,对于任意遮挡样本,神经网络在样本上的输出可以用不同交互概...
无图智驾不是广告学
由于Transformer+BEV架构下的高阶智驾算法模型在快速成长,神经网络参数与层数都远超从前,因此对算力与存储的要求更高。要在计算负载更重的情况下用更少的算力完成任务,一方面考验对模型的优化、压缩,另一方面则考验对算力的充分压榨。一个冷知识是,OrinX对外宣称的254T算力由GPU、DLA两种计算单元共同提供,如果要高...
...Nature 综述系列-给生物学家的机器学习指南 3(人工神经网络)
其中表示单个输入变量或特征(有个这样的输入),表示该输入的可学习权重,表示可学习偏差项,表示接受单个输入并返回单个输出的非线性激活函数。为了创建一个网络,人工神经元被分层排列,一层的输出是下一层的输入。网络的节点可以被视为持有上述方程中的值,这些值成为下一层的值。我们在以下小节中描述了人工神经元的各...
「万字长文」图神经网络的解释性综述
然后将这样的分数逐层反向传播,直到输入空间,并将分解分数作为重要性分数。基于代理的方法[56],[57],[58],首先从给定例子的邻居中抽取一个数据集的样本。接下来对采样的数据集合拟合一个简单且可解释的模型,如决策树。通过解释代理模型实现对原始预测的解释。2)模型级方法模型级方法直接解释图神经网络的模型...