NeurIPS 2024|标签噪声下图神经网络有了首个综合基准库,还开源
许多现实世界中的复杂系统可以表示为图结构数据,包括引??网络、??物网络、交通网络和社交网络。图神经网络(GNNs)通过消息传递机制(Messagepassingmechanism)聚合邻域节点的信息,在建模图数据方??表现出了显著的优势。在GNNs的众多应??中,节点分类是研究最为深入的任务之??。通常在节点分类任务中,GNNs...
神经网络领域迎新飞跃:科学家为果蝇绘制完整大脑图谱,将彻底改变...
和果蝇半脑连接组不同的是,本次连接组包含两个大脑半球、以及所有的传入神经元和传出神经元,故将彻底改变神经回路的研究。(来源:Nature)总的来说,所打造的数据集非常有助于人类理解果蝇大脑回路,让人类在理解果蝇大脑的连接性和结构方面迈出了一大步。未来,神经学家们希望能够以同样的分辨率全面研究人脑。而...
人工智能比你更懂你 将成为人类生活的一部分
包括史蒂芬·霍金(StephenHawking)、艾伦·马斯克(ElonMusk)在内的数百名科学家和科技界领袖已经签署公开信,承诺将确保人工智能的进步不会超出人类控制。盖茨去年曾表示,他属于担心超级智能的阵营。《超级智能》(Superintelligence)作者尼克·博斯特罗姆虽然也看好人工智能的前景,但却将大部分精力花在探索可能出错的地...
一篇文章系统看懂大模型
Transformer架构:Transformer是目前主流的大模型采用的模型架构,包括GPT4.0以及国内大部分的大模型,都是采用这个架构,Transformer架构之所以被广泛的使用,主要的原因是这个架构类型让大模型具备了理解人类自然语言、上下文记忆、生成文本的能力;常见的模型架构,除了Transformer架构,还有卷积神经网络(CNN)架构,适用于图像处理,以及...
随机梯度下降的演化力学分析:灾难遗忘与涡旋容量
该系统至少包括三个层次:输入层、隐藏层和输出层。当存在多个隐藏层时,称为深度神经网络(DNN),其高效训练一直是新兴学科中的一个主要话题[1–3]。大多数DNN使用调整神经连接权重并最小化所谓的损失函数进行学习过程[4–6]。其中,随机梯度下降(SGD)是一种特别成功的算法,几乎出现在所有DNN应用中。但其背后的理论...
机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
3、算法多样性:介绍了多种机器学习算法,如BP神经网络、SVR、CNN、DTR、RF等,并展示了它们在复合材料性能预测中的应用(www.e993.com)2024年10月23日。4、模型评估与优化:详细讲解了如何评估机器学习模型的性能,包括评价指标和可视化方法,以及如何通过数据集的构建和优化来提高预测准确性。
大型语言模型及其在法律中的可能用途 | 彼得·霍莫基等
简而言之,这些发展可以归因于以下三个方面:一是普遍使用神经网络(neuralnetworks)和数据驱动(data-driven)或归纳学习(inductivelearning)而不是显式编程(explicitprogramming)的方法;二是使用基于情景化嵌入(contextualisedembeddings)的统计学语言模型,作为在给定情景中表示单词的一种精确方式;三是使用特殊的神经网络...
...V12完全采用神经网络,已在部分员工中使用,券商:或对自动驾驶...
代码从30多万行减到2000行!特斯拉FSDV12完全采用神经网络,已在部分员工中使用,券商:或对自动驾驶行业产生较大颠覆当其他车企还在依赖激光雷达等类型的传感器为用户推出辅助/自动驾驶功能时,特斯拉已经开始依赖神经网络和人工智能进行所谓的完全自动驾驶。近日,特斯拉宣布已开始向员工推出完全自动驾驶(FSD)V12版本...
马斯克透露特斯拉正在解决自动驾驶难题的最后部分
“车辆控制是特斯拉FSDAI拼图上的最后一块拼图。这将使30万行以上的C++控制代码减少约2个数量级。”埃隆·马斯克说。听起来特斯拉计划将更多地依赖神经网络来控制车辆,而不是依靠直接的编码指令。埃隆·马斯克进一步表示,特斯拉正在训练这些神经网络,“目前我们的进展是训练计算受限,而不是工程师受限。”...
入选ICML!人大团队将等变图神经网络用于靶蛋白结合位点预测,性能...
中国人民大学高瓴人工智能学院的研究团队首次将E(3)等变图神经网络(GNN)应用于配体结合位点预测,提出名为EquiPocket的框架,有助于药物发现等各种下游任务。生命系统中,几乎所有生物和药理过程都涉及受体(靶蛋白)和配体(小分子)之间的相互作用,这些相互作用发生在靶蛋白结构的特定区域,称为「结合位点」——...