为何马斯克的“盲视”不可能超越肉眼?

或是使用模拟作为解码器的输入图像,该解码器经过训练以生成原始输入图像的重建,最近使用的皮层模拟器就类似于更复杂模型中的一些现象。最后,这些“虚拟患者”可以指导新技术的开发。例如,如上所述,当前的模型反直觉地表明,在中央凹区域的小电极尺寸和密集植入的优势有限。“虚拟患者”还可以用于生成深度学习基础的假体...

为何马斯克的“盲视”不可能超越肉眼? | 追问观察|细胞|信号|皮层...

第三,模型应被视为一种近似模型,不适用于长时间刺激方案的推广。第四,模型未包含电场或非线性神经相互作用。第五,模型假设感知是每个感受野的简单平均值。另一种方法是假设每个神经元更适合通过其“最佳重构滤波器”来表征——即该细胞在神经群体中对自然图像重构的贡献。最后,当前的模型仅包括V1皮层区域。由于皮...

KAN结合Transformer,真有团队搞出了解决扩展缺陷的KAT

其次,从理论角度来看,有理函数可以比多项式更高效、更准确地逼近更广泛的函数。由于B样条本质上是局部多项式的和,因此有理函数在复杂行为建模方面比B样条具有理论优势。第三,从实践角度来看,有理激活函数已经成功用作神经网络中的激活函数。GroupKAN作者表示,他们不必为每个输入-输出对学习一个独特的基...

什么是束sheaf(层)?_澎湃号·湃客_澎湃新闻-The Paper

赋予层力量的一件事是,这种全局对象是从局部约束中出现的。这是对实轴上的一堆直线或线性函数的游览。这是最简单的层之一。你可以在实轴上创建大量的层。这类似于在同一块土地上的花园中种植不同的花卉。有一个由图像不跳跃的函数组成的层,有一个由图像没有尖角的函数组成的层,以及无限多其他类型的层。但...

KAN会引起大模型的范式转变吗?

KAN的原理可以打个比喻,KAN模型的独特之处在于,对神经元之间的信息流不再使用固定的“连接件”,而是给每一个连接“管道”装上了可以自由调节的“水龙头”(可学习的“阀门”B样条函数)来控制信息的流动。这些“水龙头”就是数学上的样条函数,它们可以随着数据的不同而自动调整形状,让“水流”更加顺畅。

上下求索之解码数学中著名的分形——曼德尔布罗特集合(下)

但是对于与无限可重整化参数关联的函数,可以永远应用重整化(www.e993.com)2024年11月19日。这是一个微妙的过程。“这不能以随机的方式完成,”柳比奇说。你必须严格地证明你可以从一个尺度移动到另一个尺度,而不会损失太多的精度。这样做的第一步是获得对不同尺度(比例、规模)的几何形状的粗略控制。然后,可以使用此步骤来显示曼集当中给定值...

不用双手就能打字的黑科技——视觉追踪技术

瞳孔和虹膜之间的分界线并没那么清晰,为了提高这一步的精准度,交替用不同方位的光源向人眼发出近红外线,然后在每两帧相邻的图像中,获取用户暗淡的瞳孔,从而更清晰地“抠”出瞳孔,再计算瞳孔的质心和形状等参数。之所以要用近红外线,是因为人眼无法察觉到,不至于晃眼,影响用户。这些光束很弱,只要研究者按照眼动仪...

dreamcoder-arc:用于抽象和推理的神经网络 ARC-AGI

??问题格式:提炼逻辑推理问题(而不是解释或生成图像),ARC将任务呈现为可变大小网格上的彩色像素。这意味着系统不需要依赖计算机视觉形状检测器:问题被尽可能地提炼成一个推理问题。这些特性使得ARC成为研究系统抽象和推理能力的优秀试验台。基准测试已经在其他人工智能研究领域取得了巨大进展,如ImageNet图像分类挑战赛。

热力学与量子力学在21世纪重新相遇

在朗道的唯象理论中,自由能是热力学的核心物理量,所有系统都要向自由能最小的状态演化,正如力学系统总会选择作用量最小的运动路径一样。而自由能是温度的函数,只要能准确测量自由能,温度的确定就是题中应有之义。自由能是刻画热平衡状态的特性函数,按照导出经典涨落—耗散定理的惯例,我们需要找到一个能将平衡态与...

为损失函数定个框架,码隆CVPR 2019提出图像检索新范式

码隆AI中心的研究者就设计一种名为Multi-Similarity的损失函数(MSLoss),它可以显著提高图像搜索的性能。研究者表示,该损失函数在多个主要的图像检索基准数据库上都获得了当时最好的结果。如下图所示,MSLoss通过采样和加权两次迭代,实现更加高效的样本训练。它通过定义自相似性和相对相似性,在训练过程中...