Yann LeCun最新万字演讲:致力于下一代AI系统,我们基本上不做LLM了
人类智能有四个基本特征是目前的人工智能系统所不具备的:推理、规划、持久记忆和理解物理世界。一旦我们拥有了具备这些能力的系统,还需要一段时间才能将它们提升到人类的水平YannLeCun是FacebookAI研究院(Fair)的首席AI科学家,也是纽约大学的教授。他获得了许多奖项,包括2018年的ACM图灵奖。他是美国人工智能协会(A...
神经网络中所体现的数学思维方式
2.神经网络层次结构-神经网络通常由多个层次组成,包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部输入数据,隐藏层对数据进行处理和特征提取,输出层产生最终的输出结果。-从数学角度看,每一层的神经元输出都可以看作是上一层神经元输出的函数。例如,对于一个具有一个隐藏层的神经网络,隐藏层的输出可以表示为h...
【广发金工】2024精选深度报告系列之四:基于卷积神经网络的ETF...
而卷积层3和卷积层4作为高维度特征提取器,其对图表中代表不同信息的不同部位的关注点开始发生分化,有的特征图重点捕捉k线图、移动平均线中的信息,而有的特征图则重点捕捉交易量以及MACD中的信息。与此同时,也有的特征图关注到了全局信息。由此可见,训练后的卷积神经网络能对标准化的价量数据图表进行有效的特征提...
图灵奖得主 Yann LeCun 万字演讲:今天的 AI 比猫还笨,自曝早已...
例如,如果你有一系列的神经网络层并产生一个输出,那么对于任何单一输入,你只能有一个输出,但在很多情况下,对于一个感知,可能会有多个可能的输出解释。你需要一种不仅仅计算功能,而是能够为单一输入提供多个输出的映射过程。实现这一点的唯一方法是通过隐函数。基本上,这个目标框架右侧的红色框表示一个函数,它基本...
随机梯度下降的演化力学分析:灾难遗忘与涡旋容量
在一个示例设置中,我们探索了一个具有两个隐藏层的全连接神经网络系统。两个隐藏层之间的权重元素被提取形成权重集合ω,即当前上下文中的状态向量x。权重的协方差矩阵被计算并按降序排列的特征值对角化。特征向量可以用作权重空间的便利基。此外,扩散矩阵D可以通过方程(3)直接采样或通过方程(4)计算。我们发现差异可以...
打开神经网络的黑盒:分解神经元特征,让复杂模型变得简洁、可解释
研究者选择稀疏自编码器主要基于两个原因:首先,稀疏自编码器作为一种神经网络能够轻松应用到非常大的数据集上;其次,使用稀疏自编码器能够避免从模型本身无法访问的激活中恢复特征(www.e993.com)2024年10月23日。在稀疏自动编码器设置中,特征的激活是编码器的输出:其中We是编码器的权重矩阵,bd和be是预编码器和编码器的偏置,特征方向是解码器权重...
Anthropic首席执行官:人工智能如何让世界变得更美好
我认为人工智能将通过四个主要途径加速神经科学的进步,从而帮助治愈精神疾病和提升功能:传统生物学:人工智能将加速药物研发,这些药物能调节神经递质、影响情绪和认知。它还可能加快对精神疾病遗传基础的研究。细致的神经测量与干预:使用光遗传学和神经探针等技术,我们能测量和干预单个神经元的活动,从而改善神经科学的理...
深度学习揭秘系列之一:基于量价与基本面结合的深度学习选股策略
神经元是组成神经网络的基本单元。若一个神经元的输入为D个特征,以x=[x_1;x_2;??;x_D]∈R^D表示输入向量,w=[w_1;w_2;??;w_D]∈R^D表示权重向量,b∈R表示偏置,定义神经元的净输入z:净输入z经过激活函数f后得到神经元的输出,也称为神经元的活性值:a=f(z)。
OpenAI开源GPT-4 SAE,提供1600万个解释模式
01OpenAI在官网开源了GPT-4的稀疏自动编码器(SAE),旨在帮助大模型学习到更有意义、更具解释性的特征表示。02SAE通过在训练过程中引入稀疏性约束,使大模型输出的内容更精准、安全。03OpenAI使用N2G方法深度理解大模型的单个神经元行为,发现1600万个可解释的模式和特征。
计算机行业深度研究:全球大模型将往何处去?
特点#4:MoE是模型从千亿到万亿参数的关键架构MoE架构有利于预训练和推理效率的提升,方便模型scaleup到更大的参数。据HuggingFace信息,在有限的计算资源预算下,用更少的训练步数训练一个更大的模型,往往比用更多的步数训练一个较小的模型效果更佳。MoE的一个显著优势是它们能够在远少于稠密模型所...