深度对话:白惠源“EPOCH”理论预言AI Agent的未来五部曲
AIAgentEPOCH:从涌现到和谐共生在深入探讨AIAgent的潜力和挑战后,白惠源提出了一个原创性的理论框架,旨在描绘AIAgent的演进路径:AIAgentEPOCHTheory。白惠源表示:“我们正站在AI发展的十字路口。要理解AIAgent的未来,就需要一个清晰的路线图,EPOCH5个阶段的进化论就是基于多年研究和行业洞察后提出的一个...
清华光学AI登Nature!物理神经网络,反向传播不需要了
在大约100次迭代(epoch)后,网络达到了收敛状态。实验结果显示,在三种不同的对称比例配置下(1.0、0.75或0.5),网络的分类准确度分别为94.7%、89.2%和89.0%。而使用FFM方法的神经网络,得到的分类准确度为94.2%、89.2%和88.7%。相比之下,如果使用传统的计算机模拟方法来设计网络,实验的分类准确度会低一些,分别为7...
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
既然叫卷积神经网络,这里面首先是卷积,然后是神经网络,是2者的一个结合,卷积这个概念实际上来自于信号处理领域,一般是对2个信号进行卷积运算,见下图:神经网络,这是机器学习的元老,是对人脑神经元工作机制的模拟,每个神经元是一个计算单元,输入的数据与权重进行相乘、求和,再加上偏置,得到的数据再经过激活函数,将...
首个像人类一样思考的网络!Nature子刊:AI模拟人类感知决策
近日,来自佐治亚理工学院的研究人员,开发了首个与人类思考方式相近的神经网络——RTNet。传统神经网络的决策行为与人类有着显著不同。以图像分类的CNN为例,不管输入图像看上去是简单还是复杂,网络的计算量都是固定的,且相同的输入必然得到相同的输出。人类则一般倾向于简单题做得快,但偶尔也会粗心大意犯点低级错误。
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
ReLU函数是近年来普遍应用的激活函数,当x>0时,ReLU函数导数为1,相比Sigmoid型函数,ReLU计算相对简单因此计算速度较快,且在一定程度上能够缓解神经网络的梯度消失问题。2.前馈神经网络拟合能力较强前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks)或多层感知机(MultilayerPerceptrons,MLPs)是最有代表性的深度学习模型。前...
Nature最新研究:来自清华大学的AI光芯片
图5a展示了由串联和并联配置连接的对称光子核心组成的集成神经网络,这种对称性使得数据和误差传播共享相同的传播方向(www.e993.com)2024年10月24日。图5b显示了对称核心的实现以及封装芯片的实验测试设置,其中使用在绝缘体上硅硅光子铸造厂制造的光子集成电路(PIC)。神经网络被用来分类标准鸢尾花数据,输入处理为16×1向量,输出代表三个花类别之一。
入门| 神经网络训练中,Epoch、Batch Size和迭代傻傻分不清?
然而,当一个epoch对于计算机而言太庞大的时候,就需要把它分成多个小块。为什么要使用多于一个epoch?我知道这刚开始听起来会很奇怪,在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的,而且我们需要将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次。但是请记住,我们使用的是有限的数据集,并且我们使用一个迭代过程即梯度下降...
初学者怎么选择神经网络环境?对比MATLAB、Torch和TensorFlow
5卷积神经网络5.1MATLAB5.2Torch5.3TensorFlow6关键比较6.1MATLAB6.2Torch6.3TensorFlow6.4比较总体概览6.5计算问题1Matlab:一个统一的友好环境1.1介绍Matlab是一个强大的工具,能够对大部分类型的数值运算、算法、编程和测试进行简单又快速的处理。其直观且友好的交互式...
一文解决所有「语言模型」疑问:能不能训多个epoch?怎么微调效率高...
对经典的机器学习模型、深度神经网络以及最新的视觉Transformer模型训练数百个epoch是很常见的操作,不过大型语言模型通常指训练1个epoch,如果训练超过一个epoch会发生什么?论文链接:httpsarxiv/pdf/2305.13230.pdf事实证明,互联网上的高质量文本数据比想象中的更少,此外,如果受版权保护的材料在未来被要求删除...
首个精度超过80%的二值神经网络BNext问世,-1与+1的五年辛路历程
而一个少量精度下降(<4%)的二值版本模型的大小仅为67.5MB,由此可见二值神经网络可以节省32倍的模型大小。这对于储存受限的边缘设备来说具备了非常强的优势。此外,BNN也非常适合应用在分布式AI场景中,例如联邦学习常常对模型权重进行传输和聚合操作,因此模型大小和带宽受限往往成为整个系统的瓶颈。常用...