刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
图1:密集连接的神经网络架构当我们基于一个有限的固定特征集合解决分类问题的时候,这种方法是很奏效的——例如,我们根据足球运动员在比赛中记录的统计数据来预测他的位置。但是,当处理照片的时候,问题变得更加复杂。当然,我们可以把每个像素的亮度视作一个单独的特征,然后将它作为密集网络的输入传递进去。不幸的是,为...
大模型时代(2):大模型的基本原理详解
定义:深度残差网络(ResNets)是一种用于解决深层神经网络梯度消失问题的技术。通过引入残差块(ResidualBlocks),使得深层网络可以更容易地训练。作用:缓解梯度消失:通过跳过连接(SkipConnections),使得信息和梯度可以直接传递到前面的层,从而缓解了深层网络中常见的梯度消失问题。提升训练效果:使得模型可以更容易地训练...
全网最全 OpenAI o1 万字综述:创新、原理和团队
原理:基于强化学习的内化思维链学习,通过思维链式的问题拆解,模型可以不断验证和纠错。表现:o1模型在编程、数学、物理和化学博士级问题等任务上提升显著,但在写作等任务上表现不如GPT4o。构成:o1系列包括o1、o1-preview和o1-mini。o1暂未公开,o1-preiview付费用户和API用户已经可以使用。o1-mini速度更快、性...
神经系统的3层组织原理 2万字
我们的主要贡献包括:1)设备/实现层次:多时序神经组(PNG)中宏观状态的可重复性作为关联记忆的物理基础;2)电路/算法层次:典型微电路实现了一个普遍的预测编码算法,这是所有高级认知功能的基础;3)系统/计算层次:具身认知的感知运动交互建模在理解自然智能中起着基础作用。在每个层次上,我们使用数学模型作为抽象,并研究...
KAN干翻MLP,开创神经网络新范式!一个数十年前数学定理,竟被MIT...
典型的神经网络工作原理是这样的:一层层人工神经元/节点,通过人工突触/边,进行连接。信息经过每一层,经过处理后再传输到下一层,直到最终将其输出。对边进行加权,权重较大的边,比其他边有更大的影响。在所谓的训练期间,这些权重会不断调整,最终使得神经网络输出越来越接近正确答案。
专家解读诺奖:AI目前还仍未真正影响到物理学,短期看AI是一种...
在Alex看来,诺贝尔奖将激励更多的人,而神经网络对行业的价值是巨大的(www.e993.com)2024年10月23日。“许多非常简单的任务已经被AI接管。即使在Insilico,我们也用AI取代了许多注释、写作甚至编码工作,并且不得不重新培训和提高许多准备数据的员工的技能。经济效益尚未显现,但确实存在。而且,没有什么比药物发现的影响更深远的了。自2019年...
超级显微镜“上新” 大脑活动看得清
以脑科学为例,大量神经元间的相互连接和作用涌现出如智能、意识等功能,厘清神经环路的结构和活动规律是解析大脑工作原理的必由之路。然而,具备单神经元识别能力的传统显微镜往往只具备毫米级视场,仅能覆盖小鼠单个或几个脑区,实现单个平面神经信号动态记录;功能核磁虽然能够实现三维全脑范围观测,但空间分辨率却远不足以...
蝌学荐书 | 诺奖为何接力青睐AI?
继2024年诺贝尔物理奖颁给约翰·J·霍普菲尔德(JohnJ.Hopfield)和杰弗里·E·辛顿(GeoffreyE.Hinton),以表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明。两位获奖者从20世纪80年代起就开展了与物理学相关的人工神经网络的重要工作。然后化学奖又一次给了AI,一半授予美国华盛顿大学的DavidBaker,以表...
深度对话:白惠源“EPOCH”理论预言AI Agent的未来五部曲
例如,一个AIAgent可能同时存在于智能家居系统、家用机器人和个人设备中,协调管理家庭生活的方方面面。在工作场所,AIAgent可能以全息投影或高度拟人的机器人形式出现,与人类同事协作完成复杂任务。在城市管理中,它们可能融入到智能交通系统、环境监测网络和应急响应机制中,成为城市运转的“神经系统”。
自然语言处理(NLP)的工作原理
自然语言处理(NLP)的工作原理本文旨在揭开语言模型的神秘面纱,阐明其处理原始文本数据的基本概念和机制。它涵盖了几种类型的语言模型和大型语言模型,重点关注基于神经网络的模型。语言模型定义语言模型专注于生成类似人类的文本的能力。通用语言模型本质上是单词序列的统计模型或概率分布,用于解释单词在每个序列中出现的...