追问daily | 首次完整绘制果蝇大脑神经连接图;小型神经网络也能...
通过进一步的数学模型分析,研究人员证明了只要神经元之间的连接精确调整,小型网络(例如仅由四个神经元组成的网络)也可以生成环形吸引子(ringattractor),从而维持连续的内部表示。尽管小型网络对噪声和连接变化更加敏感,但其计算能力却远超科学家的预期。这项研究拓展了小型神经网络的应用范围,并提示大型网络或许能够处理...
必知!5大AI生成模型
自回归模型可通过循环神经网络(RNN)或Transformer等结构实现,其显著特点在于能精准捕捉序列数据的时序依赖关系,并生成时序一致的样本。在深度学习的早期阶段,卷积神经网络(CNN)在图像识别和自然语言处理领域取得了显著的成功。然而,随着任务复杂度的增加,序列到序列(Seq2Seq)模型和循环神经网络(RNN)成为处理序列数据的常...
中金| AI十年展望(二十):细数2024大模型底层变化,推理优化、工程...
(1)中文综合能力(AlignBench)在开源模型中最强,与GPT-4-Turbo和文心4.0等闭源模型齐名;(2)英文综合能力(MT-Bench)与LLaMA3-70B处于同一梯队,超过最强的MoE开源模型Mixtral8x22B;(3)在知识、数学、推理、编程等方面也位居前列,并且支持128K上下文的开源模型和API。成本效率上,DeepSeek-V2的API定价仅为GPT-4...
千万IP创科普丨必知!5大深度生成模型!
AR模型可以通过循环神经网络(RNN)或Transformer等结构实现。如下以Transformer为例解析。在深度学习的早期阶段,卷积神经网络(CNN)在图像识别和自然语言处理领域取得了显著的成功。然而,随着任务复杂度的增加,序列到序列(Seq2Seq)模型和循环神经网络(RNN)成为处理序列数据的常用方法。尽管RNN及其变体在某些任务上表现良好,...
浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用
大模型的核心要素是基于Transformer的算法、海量训练数据和相应的算力。与之前介绍的神经网络架构不同的是,Transformer可将模型堆叠得很大依然能进行有效学习。Transformer的核心是自注意力机制。注意力机制是指人类会选择性地只关注一部分信息,忽略其他可见的信息。例如人类在判别图片是否有猫时,给予猫所在的像素更多的“...
Sora是世界模拟器吗?全球首篇综述全面解析通用世界模型
以GAN为基础的模型(下图(a))将生成器和判别器网络进行对抗训练,使得生成的视频更加真实(www.e993.com)2024年10月24日。扩散建模(下图(b))则将视频信号编码到隐空间,引入一个降噪过程来生成视频,通过在隐空间多步降噪从纯噪声中解码恢复出高质量视频。基于自回归建模的模型(下图(c))使用预测下一个视觉Token的方法,逐步生成下一个时间...
...和‘嘎啦’苹果开展了基于品质特征的品种和产地同步判别研究
2种模型的判别准确率均在90%以上,且多层感知器神经网络模型优于线性判别分析模型。品种间的鉴定准确率高于产地间的鉴定准确率。本研究为苹果品质评价和进一步地理溯源研究奠定了基础,对苹果的生产、消费和品质评价具有一定的理论意义和实用价值。果树研究所匡立学为该论文第一作者,该研究得到中国农业科学院科技创新工程...
比传统神经网络性能更优!一种电力系统动态稳定评估的新方法
图像数据的变化在电力系统状态分析中更加符合实际电网复杂多变的应用需求。近年来,基于深度学习的图像识别取得了良好的效果,传统模型通常将网络最后一层的高级特征送入分类器中,虽然高级特征具有丰富的语义信息,但浅层特征也包含更多位置和细节信息。神经网络的每一层在进行特征提取时,会丢失部分浅层特征的信息,尤其...
李飞飞创业之后首个专访
李飞飞:贾斯汀说得对。2012年AlexNet在ImageNet挑战赛上的论文实际上是一个非常经典的模型,那就是卷积神经网络模型,它在20世纪80年代就被发表了。我记得我作为研究生时学到的*篇相关论文,它或多或少也有六七层。AlexNet和卷积神经网络之间的*区别是什么?
武汉晚报-眼见未必是真!如何识别“AI换脸”?
其中,CNN和RNN是分别具有不同功能的前馈神经网络和递归神经网络;GAN是一种通过生成模型和判别模型互相博弈的方法来学习数据分布的生成式网络;而编码器-解码器则分别是将图像编制为计算机数据信号以及信号还原为图像的工具。另外,替换过程中应用到的技术,除了大家比较熟悉的人脸识别技术,还包括图形学伪造技术,它能利用3D...