NeurIPS 2024 | 标签噪声下图神经网络有了首个综合基准库,还开源

CLNode、PIGNN、UnionNET、CGNN和CRGNN;以及??组设计良好的LLN方法,包括两种损失修正方法ForwardCorrection和BackwardCorrection、两种稳健损失函数APL和SCE、两种多网络学习方法Coteaching和JoCoR,以及??种噪声适应层方法S-model。

诺贝尔物理学奖为何颁给机器学习?Physics for AI 综述介绍

物理信息神经网络通过将微分方程作为约束条件直接嵌入到神经网络的损失函数中,确保了网络预测的物理可行性。这种方法在处理逆问题、预测复杂系统行为以及在数据稀缺的情况下进行建模方面显示出了巨大的潜力。总的来说,NeuralNetworkDifferentialEquationSolvers部分展示了深度学习在求解微分方程方面的潜力,强调了将物理...

在一个态势感知复杂网络系统中,存在着态、势、感、知四种损失函数...

具体步骤包括:1、前向传播是将输入数据通过神经网络进行计算,得到输出结果;2、计算损失函数是将网络输出与实际标签进行比较,计算损失函数的值;3、反向传播是从损失函数开始,利用链式法则计算每个参数对损失函数的梯度;4、参数更新就是利用梯度下降等优化算法,根据梯度的方向和大小更新网络参数。这个过程不断迭代,直到达到...

...学习股价预测、量化交易策略:LSTM、GRU深度门控循环神经网络

在制定交易策略阶段仍用网格搜索的方法选取超参数,模型选取的超参数如下:2层LSTM隐藏层、每个LSTM层50个神经元、LSTM层激活函数为ReLU、最后一层全连接层激活函数为Sigmoid、优化器为Adam、Dropout取20%、损失函数为MSE,batchsize为20、训练轮数epochs为100,在模型训练阶段又新加入了模...

材料探索新纪元!清华大学徐勇、段文晖团队发布神经网络密度泛函...

清华大学徐勇、段文晖研究组提出了神经网络密度泛函理论的理论框架,该框架统一了神经网络中损失函数的最小化与密度泛函理论中的能量泛函优化,为发展深度学习DFT方法开辟了一条崭新途径。密度泛函理论(densityfunctionaltheory,DFT)作为一种用于预测和解释材料性质的关键工具,在物理、化学、材料科学等领域都发挥着...

【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法

对于异或神经网络,设计出的模块是由批标准化(BNorm)->二值化激活(BinActiv)->二值化卷积(BinConv)->池化(Pool)的顺序操作完成(www.e993.com)2024年11月4日。这样做的原因是批标准化以后,保证了输入均值为0,然后进行二值化激活,保证了数据为-1或者+1,然后进行二值化卷积,这样能最大程度上减少特征信息的损失。二值化...

用巧妙的“传送”技巧,让神经网络的训练更加高效

众多神经网络模型中都会有一个有趣的现象:不同的参数值可以得到相同的损失值。这种现象可以通过参数空间对称性来解释,即某些参数的变换不会影响损失函数的结果。基于这一发现,传送算法(teleportation)被设计出来,它利用这些对称变换来加速寻找最优参数的过程。尽管传送算法在实践中表现出了加速优化的潜力,但其背后的确切...

NeurIPS 2024 | FaceChain团队新作,开源拓扑对齐人脸表征模型TopoFR

现存的人脸识别工作主要关注于设计更高效的基于Margin的损失函数或者更复杂的网络架构,以此来帮助卷积神经网络更好地捕捉细腻度的人脸特征。近年来,无监督学习和图神经网络的成功已经表明了数据结构在提升模型泛化能力中的重要性。大规模人脸识别数据集中天然地蕴含着丰富的数据结构信息,然而,在人脸识别任务中,目前还...

ICLR 2024 Oral|用巧妙的「传送」技巧,让神经网络的训练更加高效

众多神经网络模型中都会有一个有趣的现象:不同的参数值可以得到相同的损失值。这种现象可以通过参数空间对称性来解释,即某些参数的变换不会影响损失函数的结果。基于这一发现,传送算法(teleportation)被设计出来,它利用这些对称变换来加速寻找最优参数的过程。尽管传送算法在实践中表现出了加速优化的潜力,但其背后的确切...

AI探索宇宙结构新突破!超精准场级模拟,半秒完成冷暗物质仿真

并且,物理学是这个神经网络设计的核心,它可以看成是PINN(内嵌物理知识神经网络)的一种实现,其损失函数建模了时间相关的粒子坐标和速度之间的特定关系。在这项工作中,研究人员提出了一个用于大规模结构的场级模拟器,捕获宇宙学依赖性和宇宙结构形成的时间演化。