dreamcoder-arc:用于抽象和推理的神经网络 ARC-AGI

例如,Golubev等人解决了依赖于裁剪的任务,他们从网格中提取特征,并训练一个特定任务的决策树分类器来尝试预测任务测试示例的裁剪坐标(x,y,w,h)[24,25]。这种方法推广到解决了7%的私人测试集任务。在2021年,Alford等人[9,26]探索了将神经符号求解器DreamCoder[27]应用于ARC数据集的想法,这被认为比以前DreamCoder...

诺贝尔物理学奖为何颁给机器学习?Physics for AI 综述介绍

光学神经网络是利用光学技术,如光学连接技术、光学器件技术等,设计的新型神经网络。这些网络的设计理念是模仿神经网络通过光的特征,如振幅、强度、相位和偏振来携带信息,并利用光的干涉、衍射、传输和反射等原理来实现神经网络及其运算。最早的光学神经网络是光学Hopfield网络,由DemetriPsaltis和Farhat在1985年提出。文章中...

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

3.常见的机器学习算法,如神经网络、决策树、支持向量机等。2.机器学习在结构仿真中的应用概述1.机器学习在结构仿真中的应用背景和意义。2.应用领域介绍,包括结构设计优化、结构健康监测、材料性能预测等。3.机器学习在结构仿真中应用的挑战和解决方案。3.机器学习在结构设计优化中的应用1.基于机...

AI产品经理必知的100个专业术语

15、决策树(DecisionTree)决策树是一种树形结构模型,用于分类或回归。每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试结果,每个叶子节点代表一个类别或输出值。16、随机森林(RandomForest)随机森林是由多个决策树组成的集合模型,通过集成多个弱分类器来提高预测的准确性和鲁棒性。17、支持向量机(Suppor...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

(1)BP神经网络(2)支持向量回归(SVR)(3)卷积神经网络(CNN)(4)决策树回归(DTR)(5)随机森林(RF)实例:以纤维增强热塑性复合材料为例,使用物理基础的能量等效原理和机器学习算法来建立复合材料的力学性能模型,预测其应力应变曲线并进行模型比较6.机器学习模型评估...

全球海洋鱼类灭绝风险大幅上升!基于数据挖掘与模型的综合预测

互补决策树(complementarydecisiontree)是一种结合不同预测模型结果的技术,旨在提高分类或预测的准确性(www.e993.com)2024年11月7日。该方法通过将多个模型的输出进行综合,以减少单一模型可能出现的偏差或错误,从而获得更可靠的预测结果。在互补决策树中,首先利用多个预测模型(如本研究中,用的是随机森林、人工神经网络)分别进行预测,然后通过制定规...

【专题研究】KD-Ensemble:基于知识蒸馏的alpha因子挖掘模型

《自适应图神经网络周频alpha模型》和《融合基本面信息图神经网络因子挖掘模型》中,我们利用循环神经网络(RNN)、残差网络(ResNets)、自适应图神经网络(ASTGNN)和决策树模型搭建了端到端AI量价模型框架,这套框架的输入是个股最原始的K线数据、个股的基本面特征以及一些人工合成的日频level2因子等,而最终的输出则...

像研究人类一样研究ChatGPT:人类能否解锁AI“黑匣子” ?|《自然...

有一种标准的方法是,比如算法在一张图片中标记出猫,让它高亮使之如此标记的部分,或是让软件构造一套简单的“决策树”来接近AI的行为。这能帮助表明例如AI为什么推荐给一名囚犯假释,或是如何作出某项医疗诊断。这些窥视黑盒子内部的努力已经产生了一点成果,但XAI很大程度上仍在进展中。

AI通识(二)

支持向量机(SVM)、决策树、贝叶斯网络等多种机器学习模型的发展。深度学习的突破,尤其是多层神经网络(如2012年AlexNet在ImageNet比赛中的成功)。应用广泛的机器学习框架如TensorFlow和PyTorch的发布。5.深度学习与大数据驱动的AI(2010s-2020s)大数据和高性能计算的结合,推动了深度学习的快速发展。自动驾驶、智能助手...

北京航空航天大学2025研究生《842人工智能基础综合》考试大纲

(一)机器学习基础算法:(1)贝叶斯(Bayesian)学习以及相关算法;(2)Q学习基本概念;(3)归纳学习-决策树构建算法。掌握机器学习发展历史、AlphaGO技术的发展历史以及核心技术,掌握Q学习的基本方法;掌握VC维的定义,以及统计学习理论的基本结论,深入理解经验风险和真实风险概念区别与联系;理解Bayesia...