苹果A14是什么架构 和A13差距大吗?
苹果A14是苹果公司设计,基于64位元ARM架构的系统芯片。相对上一代的改进是神经网路引擎:全新的16核架构,相比A13的8核心数直接翻倍,能够提供高达11Tops的算力。另外,这次苹果也为A14Bionic引入了和A12Z类似的机器学习加速器结构,获得了更快的矩阵运算速度。苹果A14苹果A14和A13差距大吗?相差不是特别大...
QB 伯晓晨/李昊/陈河兵团队合作提出从三维染色质结构中高效检测...
另外,研究团队使用图卷积神经网络(GCN)模型对三维染色质的拓扑结构进行建模,从而有效捕获染色质空间结构特征并预测拷贝数变异,以了解染色质空间相互作用背后的机制。同时,团队进行了一系列Hi-C数据扰动实验,以评估基于图神经网络模型捕获与CNV相关的染色体结构关键特征的能力。图1从Hi-C中预测拷贝数变异的机器学习方法...
刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
核卷积并不仅仅用在卷积神经经网络中,它也是很多其他计算机视觉算法的关键元素。这个过程是这样的:我们有一个小的数字矩阵(称作卷积核或滤波器),我们将它传递到我们的图像上,然后基于滤波器的数值进行变换。后续的特征图的值要通过下面的公式计算,其中输入图像被记作f,我们的卷积核为h。计算结果的行列索引分别记...
OpenAI最大对手:AI是时代的恩典!
通常是脉冲频率来传递信息,所以有一个时间因素是人工神经元没有的,还有一些跟细胞生理学和神经递质相关的细节也会影响它们的工作方式),但“由简单的单元组成的分布式网络,经过训练,执行线性/非线性的组合操作,它们是怎么一起完成复杂计算的?”,这个问题是共通的,我强烈怀疑在大多数关于计算和神经回路的有趣问题中...
图结构学习布线方法:概率性重新连接消息传递神经网络
消息传递图神经网络(MPNN)成为处??图结构输入的强大工具。然而,它们在固定的输入图结构上运??,忽略潜在的噪声和丢失的信息.此外,它们的本地聚合机制可能会导致过度压缩和捕获相关图结构的表达能??有限等问题.针对这些挑战的现有解决方案主要依赖于启发式方法,通常忽略底层数据分布.因此,设计用于学习推断与给定预测任...
蝌学荐书 | 诺奖为何接力青睐AI?
库恩在他的名著《科学革命的结构》中围绕科学发展中最动荡的阶段——科学革命,探讨了科学演变的逻辑(www.e993.com)2024年10月23日。他将科学发展分为常规科学时期和科学革命时期。在大部分情况下,科学发展是渐进的、积累的,人们为原有的学科框架添砖加瓦,扩充它的研究范围、解释精度、预测能力,像政权一样扩张它的疆域。在这个过程中,理论体系不...
人工智能的全面崛起与诺贝尔奖的突破
可能正是这样的学习经历,让从事人工智能研究的辛顿执着于利用计算机模拟大脑的神经网络结构,打造人工神经网络。而用不了多久,他就发现自己像是走在一条绝路上。在进入21世纪之前,几乎没有人认为辛顿的研究有任何前途。就连辛顿自己也认为在自己的有生之年看不到自己的研究能产生出任何成果。但辛顿从未放弃,一直试...
基于944种材料数据,日本东北大学联合MIT发布GNNOpt模型,成功识别...
研究人员通过引入自动嵌入优化的集成嵌入层,可在不修改神经网络结构的情况下提高模型预测精度,具体过程如下图c所示。首先,所有原子输入特征通过集成嵌入层(Ensembleembedding)进行自动优化。为了实现等变性,卷积滤波器由可学习的径向函数和球谐函数(SphericalHarmonics)组成。然后,将嵌入的特征通过一系列等变图...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
人类大脑发育过程中的第一张DNA修饰图延长时间:神经元如何在与学习相匹配的时间尺度上编码信息钙离子通透的AMPA受体抑制神经元选择性反应的机制首次完整绘制果蝇大脑神经连接图小脑大作为:小型神经网络也能精确定位大脑不同区域的结构与功能连接关系随功能类型变化...
「群体智能」剑指AGI革命!国产架构挑战Transformer霸权,首款非...
基于全新架构,他们打造的Yan系列模型已经植入到树莓派、机器人、AIPC等终端设备中。恰在RockAI开放日上,多模态模型Yan1.3全面升级,直接击败开源Llama3,「真端侧」最强大脑诞生了!模型端到端,秒级实时人机交互全新迭代后的Yan1.3,支持从文本、音频、视觉输入,并以语音、文本方式输出。