...ChatGPT理解语言的方式一样吗?从表征对齐角度比较人工神经网络...
以人工神经网络为核心框架的第三代人工智能(AI)浪潮席卷整个社会:从Alexnet、AlphaGo、AlphaFold到ChatGPT,自动驾驶出租车,能生成图像或视频的平台,科技巨头追捧的大语言模型...对科学界来说,一个最直观的体验可能是今年的诺贝尔物理学奖和化学奖都颁给了人工智能方向,涉及到ScienceforAI和AIforScienc...
类人神经网络再进一步!DeepMind最新50页论文提出AligNet框架:用...
总的来说,这项工作不仅有助于更好地理解人工智能与人类智能之间的主要差异,而且还提出了一种可能对实现类似人类智能的人工智能至关重要的原则,即关注人类知识中的多分辨率关系结构。AligNet框架研究人员首先使用仿射变换来对齐神经网络模型表示与人类在三元组异类任务中的语义判断,利用THINGS数据集开发了一个人类判断...
科学家为脉冲神经网络引入新架构,为未来基于神经形态网络的超大...
目前,神经形态计算领域面临这样一个严峻的现实问题:相比传统的人工神经网络算法,脉冲神经网络算法在任务性能上远远不及前者,很难满足各种复杂场景的需求。对于边缘计算场景来说,往往要满足低功耗、低时延的要求。而一旦解决脉冲神经网络在算法层面的性能问题,再结合神经形态芯片的优势,神经形态计算的优势将能得到极大凸显。
诺贝尔物理学奖罕见一幕,“AI教父”意外获奖,物理圈傻眼
“获奖者的工作已经产生了巨大的效益。在物理学领域,我们将人工神经网络应用于广泛的领域,例如开发具有特定属性的新材料等。”诺贝尔物理学奖委员会主席EllenMoons说。01JohnJ.Hopfield:用物理学训练人工神经网络,42年前论文为AI奠基根据瑞典皇家科学院公告,Hopfield的主要贡献如下:“JohnJ.Hopfield发明了一...
【旧文重发】深度学习发展史:相信和看见
JeffDean此前研究过神经网络,且对其很感兴趣,重要的是他在Google拥有话语权,且乐于合作。他们开始建立一个模型用来识别Youtube视频中的猫,且在第二年将研究成果发布论文,这就是有名的CatPaper,这项研究还有一个重要成果就是催生了GoogleBrain(2011)。2012年,AndrewNg离开了Google,他推荐的继任人就是Hinton,...
中科院自动化所:人工智能与人类尚有显著认知差距
论文通讯作者中科院自动化所类脑认知智能课题组负责人曾毅研究员说:“我们认为这项研究最大的特点是从认知科学的角度检验和部分重新审视了当前看似成功的人工神经网络模型,并且证明人工神经网络模型与人脑视觉处理过程仍然存在着很大差距,这还只是人工智能与人类认知显著距离的冰山一角(www.e993.com)2024年10月25日。大脑运作的机理和智能的本质将继续启...
从神经元到人工智能
它让被人们忽视已久的神经网络重新被人们认识,连接主义在被符号主义压制数十年之后,终于成为了人工智能发展的主流。对于辛顿个人,这一次成功也是一起非常重要的事件。现在,他终于不再会遭人白眼,不再会被人视为三流学者,他的论文开始被人争相阅读,引用量开始成千上万。他,那个曾经的小木匠,成了人工智能领域的...
30篇论文,就能掌握当今科技90%的知识!ILYA公布神级论文清单
GPipe:利用微批次管道并行化大规模神经网络论文《GPipe:利用微批次管道并行化大规模神经网络》由YanpingHuang等人发表于ICLR2018年,探讨了如何有效地规模化神经网络训练。该文指出,增加神经网络容量对于提高多种机器学习任务性能是一种有效手段,但在单一加速器内存限制之外扩大模型通常需要特殊算法或基础设施。为了解...
【JMedia】谷歌研究员两万字批驳上交大用深度学习推断犯罪分子
因为吴和张使用的算法是基于一种高度通用的深度学习技术——卷积神经网络,后者可以从任何类型的图像数据中学习模式——这种方法可以说是客观的,也就是说,深度学习/卷积神经网络本身并不对人脸面部特征或犯罪行为带有偏见。输入被认为是客观的,因为吴和张的论文使用的是标准化的ID照片。输出也被认为是客观的,因为...
入门必读!写给初学者的人工智能简史!
01人工智能起源于1950年代,经历了符号主义、机器学习和神经网络三个重要阶段。02符号主义在1960年代达到鼎盛,但受限于知识表示和推理能力,逐渐被神经网络取代。031980年代,机器学习和神经网络开始崛起,成为人工智能的主要研究方向。042018年,OpenAI发布了GPT系列模型,引发了全球范围内的AI热潮。