追问daily | 人工神经网络获2024诺贝尔物理学奖;光学方法或高估...
来自加州大学伯克利分校和麻省理工学院的研究团队,包括BrionyRichter等,开发了DPAD这一新方法,旨在利用递归神经网络(RNN)等先进AI技术,优先处理与行为相关的脑信号,以更精确地预测行为并揭示复杂的神经动态。DPAD(DissociativePrioritizedAnalysisofDynamics)使用了一种多部分的神经网络架构,其核心理念是通过分离与行...
北大团队打造数据流架构,实现2.8倍以上吞吐提升,解决视觉...
HG-PIPE采用混合粒度流水线架构,因此能够降低片上缓冲区成本,其还将计算数据流和并行设计相结合,从而能够消除流水线气泡(pipelinebubbles)。HG-PIPE进一步引入了细致的近似设计,以实现基于查找表(LUT,LookupTables)的线性运算符和非线性运算符,从而能够缓解资源限制。相比AutoViTAcc等现有加速器,在一块ZCU10...
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...
从KAN到KAN2.0,这个替代MLP全新架构正在打开神经网络的黑盒,为下一步科学发现打开速通之门。KAN的横空出世,彻底改变了神经网络研究范式!神经网络是目前AI领域最强大的工具。当我们将其扩展到更大的数据集时,没有什么能够与之竞争。圆周理论物理研究所研究员SebastianWetzel,对神经网络给予了高度的评价。然而,...
中国新型计算架构突破!重定义人工神经元,AGI已越来越近?
要实现AGI,目前最常用的方法是让AI模型变得“更大、更复杂”。比如让你记住一篇文章,你可能会觉得没问题。但如果让你记住整本百科全书呢?这就是当前AI面临的问题:为了让它们变得更聪明,科学家们只能不停地增加它们的“脑容量”。问题是这种方法需要大量的计算资源和能源,效率非常低。新的突破:小模型,大...
北大林宙辰团队提出具有万有逼近性质的神经网络架构的设计方法
01北京大学林宙辰教授团队提出了一种基于优化算法的设计具有万有逼近性质的神经网络架构的方法。02该方法将一阶优化算法的梯度项映射为具有性质的神经网络模块,并与现有大多数基于模块的网络设计方法无缝结合。03论文首次证明了具有一般跨层连接的神经网络的万有逼近性质,并利用提出的框架设计了ConvNext、ViT的变种网络...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
团队所提出的DUCT(E)为并行架构,在块状设计中结合了动态局部增强模块、一元共现激励模块和多头自注意力(www.e993.com)2024年10月23日。以下为论文摘录。当前,关于Transformer架构是否有能力补充卷积神经网络,尚无确切定论。近期的一些尝试通过一系列架构,将卷积与Transformer设计结合起来;而本论文的研究成果聚焦于探索一种并行设计方法。
机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
2、技术深度:深入探讨了数据机理协同驱动的机器学习方法,以及如何结合物理机理进行特征选择和模型构建。3、算法多样性:介绍了多种机器学习算法,如BP神经网络、SVR、CNN、DTR、RF等,并展示了它们在复合材料性能预测中的应用。4、模型评估与优化:详细讲解了如何评估机器学习模型的性能,包括评价指标和可视化方法,以及如...
数百万晶体数据训练、解决晶体学相位问题,深度学习方法PhAI登...
研究表明,这种基于深度学习的从头算结构解决方案方法,可以在仅最小晶格平面距离(dmin)=2.0??的分辨率下执行,只需要使用直接方法所需数据的10%到20%。神经网络的设计与训练构建的人神经网络称之为PhAI,接受结构因子振幅|F|并输出相应的相位值??。PhAI的架构如下图所示。
面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述
基于表示学习建模方式,将现有方法细化为4类模型:平移距离模型、张量分解模型、传统神经网络模型和图神经网络模型,并详细描述每类模型的实现方式与解决不同关系元数链接预测任务的代表模型.在介绍链接预测的常用的数据集与评判标准基础上,分别对比分析二元关系、多元关系和超关系3类知识表示形式下,4类知识表示...
AI4Science基石:几何图神经网络,最全综述来了
对于众多AIforScience领域,几何图是一种有力且通用的表示方法,其可以用于表示众多物理系统,包括小分子、蛋白质、晶体、物理点云等。几何图神经网络模型根据实际问题中的求解目标对于对称性的要求,本文将几何图神经网络分为三类:不变(invariant)模型、等变(equivariant)模型、以及受Transformer架构启发的Geome...