高通股份有限公司取得学习表示神经网络中的权重张量的奇异值分解...

高通股份有限公司取得学习表示神经网络中的权重张量的奇异值分解矩阵的截断秩专利金融界2024年11月13日消息,国家知识产权局信息显示,高通股份有限公司取得一项名为“学习表示神经网络中的权重张量的奇异值分解矩阵的截断秩”的专利,授权公告号CN112005250B,申请日期为2019年4月。本文源自:金融界作者:情报员...

具有自主学习能力的物理神经网络 | SCPMA综述

聚焦于“基于物理过程的自主学习”机制,文中介绍了通过物理系统内部自然演化过程实现物理神经网络中权重自主调整的基本原理,深入探讨了在不同物理系统中实现自主学习的最新进展,并总结了一些具有潜力的自主学习训练策略。根据人工神经网络的训练(training)和推断(inference)过程是否基于物理体系,可以将人工神经网络分为四类...

矩阵:人工智能领域的基石与驱动力

神经网络由多层的神经元组成,每层神经元与下一层神经元通过权重连接。这些权重,连同神经元的偏置,决定了网络如何从输入数据中学习和提取特征。在实现上,这些权重和偏置被组织成矩阵和向量,以便于进行高效的矩阵运算。前向传播过程涉及将输入数据(通常也是以矩阵形式表示)通过网络的每一层。在每一层,输入数据会与权...

三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现:从自注意力...

这个向量不仅包含了来自输入本身的信息,还包含了来自整个序列的相关信息,这些信息根据计算出的注意力分数进行加权。这种能够动态关注输入相关部分的能力是Transformer模型在处理序列数据时表现卓越的关键原因。自注意力的PyTorch实现为了便于集成到更大的神经网络架构中,可以将自注意力机制封装为一个PyTorch模块。以下是Self...

30年冷板凳,诺贝尔物理学奖得主Hinton的AI往事

像Hinton这样的研究者通过计算机,试图找到神经网络的“学习算法”,即一种通过调整人工神经元之间连接的统计“权重”来吸纳新知识的程序。1949年,心理学家DonaldHebb提出了一个人类学习过程的简单规则——同步激活的神经元将会连接在一起。即,当你大脑中的一组神经元被同步激活,它们就更有可能再次激活。简单来讲,当...

安凯微取得神经网络权重参数的编码方法专利,降低原始神经网络权重...

专利摘要显示,本发明公开了一种神经网络权重参数的编码方法、编码器及神经网络处理器,所述编码方法包括:获取若干原始神经网络权重参数,并对各原始神经网络权重参数进行分组,获得若干参数组;将参数组内的参数划分为若干子向量,并将各子向量进行聚类,生成每一类子向量所对应原型向量、每一原型向量的索引值以及每一类子向量...

如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」

此神经网络的结构会迫使得到的映射V→W为等变映射。所有权重的空间比传统的（全连接）神经网络小得多。在实践中，这意味着等变神经网络所能处理的样本比「原始」神经网络所能处理的大得多。（这一现象也被机器学习研究者称为权重共享。）该团队还指出上图隐式地包含了激活图，而他们最喜欢的选择是ReLU。

【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法

2.二值化神经网络以其高的模型压缩率和在前传中计算速度上的优势,近几年格外受到重视和发展,成为神经网络模型研究中的非常热门的一个研究方向。但是,第一篇真正意义上将神经网络中的权重值和激活函数值同时做到二值化的是Courbariaux等人2016年发表的名为《Binarynet:Trainingdeepneuralnetworkswithwei...

前馈神经网络(Feedforward Neural Network,FNN)

2.反向传播：虽然称为反向传播，但在前馈神经网络中，它实际上是在训练过程中使用的，用于计算损失函数关于权重的梯度。3.优化算法：使用梯度下降或其变体（如Adam、RMSprop等）来更新权重和偏置，以最小化损失函数。四、应用前馈神经网络因其结构简单、易于实现以及强大的数据处理能力，在商业领域有着广泛的应用...

图神经网络加持,突破传统推荐系统局限

新智元导读SelfGNN框架结合了图神经网络和个性化自增强学习,能够捕捉用户行为的多时间尺度模式,降低噪声影响,提升推荐系统鲁棒性。顺序推荐通过模拟用户的时间和顺序交互模式有效地解决了信息过载问题,为了克服监督信号的局限性,一些方法在推荐系统中采用了自监督学习技术。