突触动力学如何启发对大脑神经网络的认识?
研究方向:专注在计算神经科学领域,基于数学工具和数值方法的基础脑科学的计算模型、神经现象的机器学习实现、数据驱动的神经数据分析,希望能够促进神经科学和人工智能的相互启发。原标题:《突触动力学如何启发对大脑神经网络的认识?》
神经网络AlexNet、大数据ImageNet和 GPU 如何彻底改变人工智能
ReLU非线性:利用整流线性单元(ReLU)作为激活函数,与tanh等传统饱和非线性相比,可以更快地训练深度神经网络。在多个GPU上进行训练:实现跨GPU并行化,允许训练不适合单个GPU的较大网络。局部响应标准化:引入受真实神经元横向抑制启发的标准化方案,促进神经元输出之间的竞争并帮助泛化。??????重叠...
追问Daily | 心盲并不影响阅读乐趣;神经网络可训练性的边界是分形...
神经网络可训练性的边界是分形的最新研究通过实验探索了神经网络超参数与稳定训练和发散训练之间的分界线,并发现这种边界在所有测试配置中跨越十多个数量级的尺度呈现出分形特性。文章探讨了高维空间中复杂函数的分形属性、超参数空间的非均质性、随机训练的影响、更高维度的分形以及元损失景观的难度。研究发现,在神经...
感知、思考和行动:神经网络的微妙平衡 | 追问顶刊
??图2A:神经元简化图;图2B:单神经元自反馈强度不同,受到刺激后的反应也不同。cr.MIT9.40神经网络当神经元不止一个,神经元相互连接构成一个神经网络(图3),神经元之间的连接强度可以用权重矩阵M来表示。??图3:神经网络示意图该神经网络由下面的公式表达,其中向量v表示所有神经元的膜电位,向量h表示每个...
全网首发,AI入门科普第一课,一张图看懂AI关系网,刷到必看
深度学习是在机器学习基础上进一步训练AI能力的方法,简单来说就是让AI模仿人类大脑,掌握学习和思考的过程,比如人类看到一张猫的照片时,我们会立刻认出这是一只猫。这是因为我们的大脑已经通过过去的经验和学习,积累了对猫的认识。深度学习也是这样,它会通过大量的图片数据来学习,逐渐识别出图片中的特征,最后就能准确...
会展新说 | 如何从技术逻辑上认识人工智能对会展业的影响?
现阶段,三种主义往往互相融合,共同推动人工智能的发展(www.e993.com)2024年8月6日。例如,在深度学习中既可以看到连接主义的身影(神经网络),也能看到行为主义的影子(强化学习)。同时,符号主义的一些思想在知识图谱等领域得到了广泛应用。因此,我们不能将这三种主义割裂开来,应该将它们视为相互补充、相互促进的关系。
【科学强国】新神经网络问世!未来AI能否像人一样思考?
图源:卡乐图片摄影/宁颖研究人员表示,人类语言和思想的力量源于系统的复合性,人类能学习新概念,如跳跃,并将之应用到其他情景中,如向后跳或跳过障碍物;这种将新老概念结合的能力也被称为系统泛化,即学习新概念并将之与已有概念相结合的能力。1988年的研究曾提出,人工神经网络缺乏这种能力,因此不是可行的思维模...
5分钟带你认识人工智能写作技术!
1.自然语言处理(NLP):NLP是AI写作的核心技术之一。它负责让机器理解和分析人类语言,从而生成语法正确、语义通顺的句子。2.深度学习:深度学习模型,如循环神经网络(RNN)、Transformer等,可以学习和模拟人类的写作风格。当模型经过大量文本数据训练后,它便能根据输入的关键词或主题,自动生成相应的文本内容。3....
在ChatGPT 出现之前,李飞飞的ImageNet如何奠定了人工智能的技术...
AlexNet是卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的一个实例。卷积神经网络的叫法源于图形卷积过程。在这个过程中,一系列滤波器在图像上扫过,寻找与网络所识别事物相对应的特征。这是一种独特的有机设计,灵感来自休伯尔和威塞尔对哺乳动物视觉系统的观察,即视觉处理在多个层次上进行。就像在自然界中一样,卷积...
对话OpenAI科学家:ChatGPT不是计划中的产物
乔尔·雷曼:锂电池和GPU本身就是有趣的踏脚石。关键在于,我们是否有能力从这些踏脚石中看到未来的机会。例如,深度学习研究人员认识到大规模并行计算可以实现某种特定的大规模神经网络。关键公司和关键人物都能够认识到事物的发展前景,并判断出从中可能衍生出哪些有趣的新事物。