诺贝尔物理学奖为何颁给机器学习?Physics for AI 综述介绍

1983年,Metropolis等人首先提出了模拟退火算法,Kirkpatrick等人将其应用到组合优化中,利用物理中固体物质的退火过程与一般优化问题的相似性,提出了经典的模拟退火算法:从某一初始温度开始,随着温度的不断降低,结合Metropolis准则(以一定概率概率接受新的状态)的概率突变特性,在解空间中进行搜索,以概率1停留在最优解(图5...

量化专题 · 基于聚类算法进行因子合成:综述篇

分区聚类算法的一个主要缺点是需要为参数??预定义用户值,这通常是不确定的。这种对聚类质心的任意选择会导致错误的聚类输出(Oyeladeetal.,2016)。基于分割方法的聚类算法通常生成大小近似的聚类,因为数据对象被永久地分配给最近的质心,这总是导致聚类之间的切割边界不正确(Harshadaetal.,2015)。人们已经注意到...

全网最全 OpenAI o1 万字综述:创新、原理和团队

1)传统强化学习与self-play的区别:传统强化学习与今天的self-play强化学习相比,最大的区别是强化学习算法模型(如AlphaZero)是一个千万参数的神经网络,和今天的语言模型相差3-4个数量级。2)Self-play强化学习与RLHF的区别:RLHF的目的不是获取机器智能,而是人机对齐,使得AI能够更像人,但不能超越人...

清华、北大等发布Self-Play强化学习最新综述

●算法1伪代码第3行:各个策略初始化可以选择随机初始化、预训练模型初始化或者是继承之前训练完成的策略进行初始化。●算法1伪代码第4行:可以选用不同的ORACLE算法得到训练策略,最直接的方式是计算BR。但是由于对于复杂任务来说,直接计算BR难度高,因此通常选择训练近似BR来训练策略,可以采用强化学习(算法...

Code:超图表征学习综述,大量软件库

这个过程的基本思想是,将节点和(超)边表示为一组低维向量,允许在(超)图上高效执行传统的基于向量的机器学习算法。与图一样,超图嵌入的问题因此涉及到两个传统研究问题的重叠:超图分析和表示学习[26]。第一个问题旨在从超网络结构中挖掘有用信息,而表示学习则寻求在学习紧凑表示(即潜在特征向量)时解决分类[10,...

万字综述(下):大语言模型将为神经科学带来哪些前所未有的机会?

将LLM辅助注释作为一种补充方法,将其与传统的自上而下的方法(例如,由领域专家手动分类)和基于规则(例如,预定义算法对数据点分类)的解决方案相结合,是我们可以同时利用专家经验带来的知识和LLMs从数据中获得的新见解的一种方式,这是一种真正能够“为自己说话”的数据形式(www.e993.com)2024年11月29日。

中国科技期刊卓越行动计划推介:《自动化学报》2024年50卷8期

综述01机器人类脑智能研究综述王瑞东,王睿,张天栋,王硕传统机器人经过长时间的研究和发展,已经在生产和生活的多个领域得到了广泛的应用,但在复杂多变的环境中依然缺乏与真实生物类似的灵活性、稳定性和适应能力.类脑智能作为一种新型的机器智能,使用计算建模的方法模拟生物神经系统的各类特性,进而实现...

P/NP问题50年:基础理论举步维艰,但AI正在不可能中寻找可能

如果P=NP,我们可以利用这一思想来建立一个强大的学习算法:找到一个与数据一致的最小的回路。但即便可能没有P=NP这个结论,机器学习也可以近似地实现这种方法,从而赋予了神经网络惊人的能力。然而,神经网络不太可能是那个“最小的”回路。如今使用深度学习技术训练的神经网络往往结构是固定的,其参数与网络中的权重有...

纯相位全息图优化算法综述

2迭代算法迭代算法通常由一个对目标全息图的近似出发,经过一系列的迭代操作不断优化全息图,直到该近似所得到的重建图像满足一定的误差要求。2.1Gerchberg-Saxton算法Gerchberg-Saxton(GS)算法是一种比较具有代表性的算法,该类算法的特点是通过傅立叶或菲涅尔变换在两个平面之间反复进行光场正向和反向传播,并施加限...

复杂场景下的复杂缺陷检测方法——深度学习算法综述

二、传统算法传统的表面缺陷检测算法结构通过图像预处理得到便于检测的图像,随后借助统计机器学习方法来提取图像特征,进而实现缺陷检测的目标。图像预处理通常包括直方图均衡化、滤波去噪、灰度二值化、再次滤波几部分,以得到前后景分离的简单化图像信息;随后利用数学形态学、傅里叶变换、Gabor变换等算法以及机器学习模型...