类人神经网络再进一步!DeepMind最新50页论文提出AligNet框架:用...
研究者们特别关注了模型在以下三个方面的表现:单次分类任务,考验了模型在只有极少量样本的情况下对新类别的识别能力;分布偏移,即模型在面对与训练数据分布不同的数据时的表现;以及分布外鲁棒性,即模型在面对完全未知类型的数据时的稳定性和鲁棒性。结果显示,将人类和神经网络模型的表示对齐有助于更好地泛化、转移...
类人神经网络再进一步!DeepMind提出新框架:用层次化视觉概念...
研究者们特别关注了模型在以下三个方面的表现:单次分类任务,考验了模型在只有极少量样本的情况下对新类别的识别能力;分布偏移,即模型在面对与训练数据分布不同的数据时的表现;以及分布外鲁棒性,即模型在面对完全未知类型的数据时的稳定性和鲁棒性。结果显示,将人类和神经网络模型的表示对齐有助于更好地泛化、转移...
人人都能搞定的大模型原理 - 神经网络
我们经常所听到的大模型有几百亿几千亿的参数,这里的参数其实就是神经网络的输入权重和输出阈值的总和。我们假定一个神经元有9个输入权重,和1个输出阈值,那么就可以说该神经元有10个参数。当我们有100亿个这样的神经元时,此时就可以说我们的神经网络模型有1000亿个参数,也就是所谓的千亿级参数的大模型。是...
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
这里举个例子说明:识别一个人,如果是线性方式表示,则要求只有输入具备网络模型中要求的一个行人的所有特征,比如一个头、两只手、两只脚,才算基本构建完成输出识别为人的特征。当然对于线性变换来说,输入的如上人的特征还会通过网络线性变换增强某些特征,来助力其神经网络将其识别为人。但是基本的识别输入参数要求基本...
第三代神经网络模型:面向AI应用的脉冲神经网络
图1.脉冲神经元的模型由于计算复杂性的原因,大多数的脉冲神经元模型都不适用于类似人工神经网络的大规模模拟。WolfgangMaass在提出SNN时使用的是相对简单的整合发放模型,而带泄漏整合发放(leakyintegrate-and-fire,LIF)模型[1]则是目前在面向AI的SNN研究中最为常用的脉冲神经元。一些面向SNN学习算法的工作将LIF...
用人工智能解决心理问题 抑郁状态识别模型准确率达90%
团队核心成员赵子平教授介绍,该研究采用队列研究调查方法,收集了百余名符合诊断标准患者的步数、睡眠、主观报告、语音等数字表型信息,构建了基于深度学习的抑郁状态识别模型(www.e993.com)2024年10月23日。模型识别准确率高达90%。在抑郁情绪识别方面,团队针对语音信号的时序特性,提出了一种联合并行卷积神经网络和自注意力残差卷积网络,搭配连接主义时...
利用AI诊断肺结节?重庆教授建立人工神经网络模型
"更重要的是,研究团队还发现,通过此种人工神经网络模型,还能明确肺结节的既往肿瘤史、结节的大小和体积以及CT值,最大限度地增加了诊断的准确性。"何闯说,这意味着此种人工神经网络预测模型,能够帮助医生更加准确、更加快速地为患者提供诊断依据和治疗决策。何闯教授介绍,未来该团队将继续深耕AI领域,不断完善升级...
运行端侧大模型,NPU 和异构计算带来「一步到位」新体验
CPU也适用于相对较小的传统模型,如卷积神经网络模型(CNN),或一些特定的大语言模型(LLM)。此外CPU能力还需要取决于特定的产品类型。如果是传统的PC芯片,其CPU功能会十分强大;如果是车用芯片,则会更加注重NPU能力。而GPU主要擅长面向高精度格式的并行处理,比如对画质要求非常高的图像以及视频处理。
想用FPGA加速神经网络,这两个开源项目你必须要了解
这个过程比较简单,就是把上面训练好的模型,去识别不是训练集里的图片(这种图片就叫做现场数据(livedata)),如果对这些现场数据的识别也非常NICE,那么证明你的网络训练的是非常好的,如果不是特别好,就需要把训练数据集增加,重复这一过程,直到现场数据也达到比较好的效果。把训练好的模型拿出来进行现场实验推理的过程...
dreamcoder-arc:用于抽象和推理的神经网络 ARC-AGI
识别模型是一个神经网络,它试图通过在枚举之前估计哪些程序最有可能解决任务来指导搜索。它在梦境睡眠期间进行训练,并为每个任务生成一个上下文语法,为正确的解决方案分配高概率(第2.5.3节)。识别模型从一个特征提取器模块开始,该模块将任务转换为固定宽度的特征向量。这允许为不同的应用程序(如LOGO绘图或列表处理[27...