AI产品经理必知的100个专业术语
二、深度学习与神经网络21、人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)人工神经网络是一种模仿生物大脑结构的计算模型,由输入层、隐藏层和输出层组成。22、卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)卷积神经网络主要应用于图像处理,通过卷积层识别局部特征,并通过池化层减少空间维度。23、循环神经网络(Re...
苹果一篇论文得罪大模型圈?Transformer不会推理,只是高级模式匹配...
2.如果整个任务的解决方案过程可以用一个图来描述,那么其中的子任务就是该图中的子图。图的结构描述了哪些步骤依赖于其他步骤,而这种依赖顺序限制了子图如何被展平成线性序列。3.GPT类的模型,通常就是通过近似匹配来“解决”上述子图的。给定一个可以用子图描述的问题,大模型就会通过大致将其与训练数据中相似的...
掌握PyTorch 张量乘法:八个关键函数与应用场景对比解析
批量计算:在训练神经网络时,我们通常将输入数据分批处理,每批次数据对应多个矩阵。可以有效地处理这种批次矩阵操作。torch.bmm图卷积网络(GCN):在图神经网络中,批次矩阵乘法经常用于计算节点特征和邻接矩阵的乘积。时间序列模型:在时间序列建模中,可能需要对每个时间步长应用不同的变换矩阵,这时可以使用进行批量处理。
图神经网络加持,突破传统推荐系统局限
SelfGNN能够捕捉多粒度的用户行为模式:基于图神经网络(GNN)对时间片段内的交互行为建模,考虑了短期的高阶协同关系;基于序列模型对用户跨时间片段的行为进行关联学习,捕捉长期的时序变化模式。此外,研究人员提出了一种个性化自增强学习方法,通过对比长短期用户行为模式来降低数据噪音的影响,从而增强模型的稳健性。模型方...
全澜脑科学专题丨神经细胞外的电流与电场的起源——关于EEG、ECoG...
图2:兴奋性和抑制性突触后电流对Ve的贡献a|兴奋性突触电流输入对局部场电位(LFP)的影响左侧面板展示了通过计算机模拟的LFP轨迹(灰色线),这些轨迹是对一种被注入到一个被动的第5层锥体形状模型神经元远端的顶端树突的兴奋性突触电流(蓝色圆圈表示渗透吸收)的响应。注入电流的波形如图框中所示。红色和蓝色等高线分别...
全网最全 OpenAI o1 万字综述:创新、原理和团队
Ilya一句话概括强化学习:让AI用随机的路径尝试新的任务,如果效果超预期,那就更新神经网络的权重,使得AI记住多使用这个成功的事件,再开始下一次的尝试(www.e993.com)2024年10月24日。Self-play:本质是利用AI无限的计算能力来补足它数据利用效率不够的短板。CriticModel:通过将推理过程进行过程分解,并且利用额外的更强更专项的Critic...
从复杂神经动力学到智能涌现:基于神经复杂性的类脑人工智能
1.脑神经网络概述2.大脑可被认为是训练/学习过的网络:复杂的结构-功能-行为关系3.机器学习vs.神经科学4.使用机器学习理解时间计算5.展望:基于神经复杂性的类脑人工智能引言我们可以把大脑看作是一个信息处理的机器,它在不断地进化或是在成长过程中经过不断地学习和训练,具有很多突出的复杂“...
巧解“数据稀缺”问题,清华开源GPD:用扩散模型生成神经网络参数|...
进一步地,该研究通过在两个合成数据集上操纵模式相似性进行案例分析。图4展示了区域A和B具有高度相似的时间序列模式,而区域C展示了明显不同的模式。同时,图5显示节点A和B具有对称的空间位置。因此,我们可以推断区域A和B具有非常相似的时空模式,而与C有着明显的差异。模型生成的神经网络参数分布结果显示,A和B的...
实战| 基于MacBERT的需求关联性预测模型研究
需求关联性预测模型建设1.建模流程针对需求关联性预测模型的需求与实际场景分析,主要可以将建模流程分为3个部分:问题需求分析;数据预处理,包括数据清洗、数据标注和数据增强;模型训练、迭代及评估。2.问题需求特征分析通过对上海银行存量的零星需求分析,发现有相似功能点的需求存在多份需求名称关键词相似度高的特征...
打开神经网络的黑盒:分解神经元特征,让复杂模型变得简洁、可解释
这种多义性的一个潜在原因是神经元的叠加现象。这是一种假设现象,即神经网络通过线性地组合神经元来表征远大于神经元数量的数据特征。这种叠加使得小型神经网络利用特征稀疏性和高维空间的特性来近似模拟规模更大、更稀疏的神经网络。请输入图说??图1:神经元叠加假设。图源:论文原文...