神经网络新范式——LNDP:可终身学习的自主发育程序
从第一个感知机被发布出来之后,业内纷纷认为这就是最符合生物神经网络运行的人工神经网络,可以发现一个感知机有输入、有权重、有偏置、有汇总、有激活、有输出,这些都能够被一一对应到生物神经元的树突、细胞体、细胞核、轴突、突触等,而多个感知机结合后就可以合成一个神经网络,随着感知机的不断增加和层数的叠加,...
追问Daily | 心盲并不影响阅读乐趣;神经网络可训练性的边界是分形...
神经网络可训练性的边界是分形的最新研究通过实验探索了神经网络超参数与稳定训练和发散训练之间的分界线,并发现这种边界在所有测试配置中跨越十多个数量级的尺度呈现出分形特性。文章探讨了高维空间中复杂函数的分形属性、超参数空间的非均质性、随机训练的影响、更高维度的分形以及元损失景观的难度。研究发现,在神经...
追问daily | 你孤独的时候会想吃点甜的吗?人类新皮质神经元更多是...
过度激活的兴奋性神经元释放BMP2,通过转录因子SMAD1作用于帕尔沃蛋白表达的抑制性神经元。这导致突触蛋白和周围神经元网的成分的调节,从而影响了神经元的连接和功能。进一步的研究发现,破坏BMP2-SMAD1信号通路会导致帕尔沃蛋白表达的抑制性神经元中的突触减少,周围神经元网的发育不完整,并且神经元的兴奋性下降。最终,这...
启示AGI之路:神经科学和认知心理学大回顾
在轴突的末端,有专门的结构称为轴突末端按钮(或小结),它们将轴突信号传递给相邻神经元的树突。这种传输通常通过化学突触实现,轴突末端释放神经递质,进而在接收神经元的树突中引发电信号,继续神经通讯链。重要的是要提到,这是关于神经信号传递的典型描述,但在大脑中存在神经元结构和连接类型的变化。例如,作为例外,有些...
可解释性终极追问,什么才是第一性解释?20篇CCF-A+ICLR论文给你答案
但是,事实上,如图2所示,结构的区别只是神经网络表征的表面形式。除去有明显缺陷的对性能有明显影响的神经网络,所有其他可以实现SOTA性能的具有不同结构的神经网络往往都建模了相似的等效交互表征,即不同结构的高性能神经网络在等效交互表征上往往都是殊途同归的[3,4]。虽然神经网络其中层特征内部是复杂的混乱...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
新型实时仿生系统Bi??muS,增强生物与人工神经网络互动*如需定位对应内容,请使用微信的检索功能(点击右上方三点,找到查找页面内容按钮)神经科学成像技术捕捉到神经元通信酶的原子结构与功能机制在大脑中,所有活动,如记忆、情感、学习和运动控制,都是通过神经元之间的突触通信实现的(www.e993.com)2024年8月6日。然而,当这种通信失败时,会引...
分享丨大规模神经网络优化:神经网络损失空间“长”什么样?
1.局部最优点的数量随着网络参数的增加而指数级增加,但不同局部最优点的训练损失相差不大[AHW96]用单神经元网络说明了局部最优点的数量随着网络参数的增加而指数级增加。LeCun引领的一系列工作[CHM+14,CLA15,SGA15,K16]使用spin-glass物理模型阐释了简化的神经网络中差局部最优解随着模型参数增大指...
神经网络在诗词自动生成方面的研究
双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)是在所述的LSTM基础上,通过构建两个并行的隐藏层同时从正序和逆序两个方向处理序列信息,具体的网络结构如图3所示。其中,两个并行神经元分别从前向层和反向层两个方向计算隐藏层状态后合并到输出层。具体而言,给出一个词和这个词的位置,需要从这个词开始向前向后个字生成几个字...
写给小白的 AI 入门科普
神经网络是联结主义的代表。顾名思义,这个路线是模仿人脑的工作原理,建立神经元之间的联结模型,以此实现人工神经运算。深度学习所谓的“深度”,是神经网络中“隐藏层”的层级。经典机器学习算法使用的神经网络,具有输入层、一个或两个“隐藏层”和一个输出层。
MIT惊人证明:大语言模型就是「世界模型」?吴恩达观点再被证实,LLM...
他们甚至发现,LLM还具有独立的「空间神经元」和「时间神经元」,可以可靠地编码空间和时间坐标。也就是说,LLM绝不仅仅是学习了表面的统计数据,而是获得了关于空间和时间等基本维度的结构化知识。总之,大语言模型能够理解世界。LLM能理解空间和时间在这篇论文中,研究人员提出了一个问题:LLM是否能通过数据集内容形...