中国科大开发人工神经网络算法实现对低温电子器件与电路的高精度...
同时,该工作所设计的ANN模型具有自适应的网络结构调整方法,可以根据不同的数据集规模和器件工作场景,自动调整网络隐藏层数和神经元数量,使该模型可以便捷地扩展至不同的器件制程和应用场景,满足其对器件和电路级的精确建模需求。特别地,在量子计算蓬勃发展的今天,基于GaN基HEMT的低温器件和电路系统有着极大的应用潜力,...
刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
图2.数字图像的数据结构卷积核卷积并不仅仅用在卷积神经经网络中,它也是很多其他计算机视觉算法的关键元素。这个过程是这样的:我们有一个小的数字矩阵(称作卷积核或滤波器),我们将它传递到我们的图像上,然后基于滤波器的数值进行变换。后续的特征图的值要通过下面的公式计算,其中输入图像被记作f,我们的卷积核...
“阿尔法折叠2”预测蛋白结构近原子水平
将实验方法得到的蛋白质结构叠加在“阿尔法折叠2”的结构上,组成蛋白质主链骨架的叠加原子之间的距离中位数(95%的覆盖率)为0.96埃(0.096纳米)。成绩排第二的方法只能达到2.8埃的准确度。“阿尔法折叠2”的神经网络能在几分钟内预测出一个典型蛋白质的结构,还能预测较大蛋白质(比如一个含有2180个氨基酸、无同源结...
KAN干翻MLP,开创神经网络新范式!一个数十年前数学定理,竟被MIT...
其中一个基本组件——多层感知器(MLP),尽管立了大功,但这些建立在MLP之上的神经网络,却成为了「黑盒」。因为,人们根本无法解释,其中运作的原理。为此,AI界的研究人员们一直在想,是否存在不同类型的神经网络,能够以更透明的方式,同样输出可靠的结果?是的,的确存在。2024年4月,MIT、加州理工等机构研究人员联...
量化专题 · 神经网络理论:神经元、激活函数及网络结构
神经元是构成神经网络的最基本单元,主要模拟生物神经元结构,接收输入并产生输出。下图是一个典型的神经元结构。其中向量x表示输入,z表示一个神经元所获得的输入信息x的加权和,叫做净输入,w是权重向量。净输入z经过激活函数f后,得到神经元的活性值a。
神经系统的3层组织原理 2万字
受经典具身认知和新兴的多模态交互的启发,我们在本综述论文中研究了神经系统在三个层次(设备/实现、电路/算法和系统/计算)的组织原则(www.e993.com)2024年10月23日。我们的主要贡献包括:1)设备/实现层次:多时序神经组(PNG)中宏观状态的可重复性作为关联记忆的物理基础;2)电路/算法层次:典型微电路实现了一个普遍的预测编码算法,这是所有高级认知...
诺奖AI之父Hinton:我确实有些孤独,但并不是完全孤立无援
Hinton在人工智能领域的贡献极其卓越,被誉为“神经网络之父”、“人工智能教父”。他的主要贡献包括:反向传播算法的改进与推广、深度学习模型的创新(深度置信网络、卷积神经网络等多个深度学习网络结构)。Hinton还为AI行业培养了包括OpenAI前首席科学家伊尔亚??苏茨克维(IlyaSutskever)在内的诸多人才。
学科交叉研究为人工智能开辟新天地
曾毅认为,霍普菲尔德对记忆与关联学习的智能理论计算模型贡献很大,该模型在结构上是一个典型的循环神经网络,其结构类似于人脑中的海马体脑区;而辛顿对深度神经网络及其训练方法的贡献,主要在层次化与抽象化学习的智能理论计算模型方面,该模型在结构上是一个典型的层次化神经网络,相似的结构可以在人类大脑皮层连接模式中...
如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」
此神经网络的结构会迫使得到的映射V→W为等变映射。所有权重的空间比传统的(全连接)神经网络小得多。在实践中,这意味着等变神经网络所能处理的样本比「原始」神经网络所能处理的大得多。(这一现象也被机器学习研究者称为权重共享。)该团队还指出上图隐式地包含了激活图,而他们最喜欢的选择是ReLU。
【复材资讯】复合材料薄壁加筋结构优化设计与增材制造综述
张坤鹏等[30]将加强筋结构特征参数转化为RGB图像,并利用卷积神经网络搭建基于图像识别的深度学习网络模型,实现数据驱动下的结构优化设计。同时,自然界中存在着大量天然加筋结构,如植物叶脉、鸟类翅脉等。这些曲筋的结构形式和生长方法为工程结构的加强筋设计提供了设计灵感[31–32]。模拟树生长和分支规律,...