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...
该方法通过观察钙离子波动来测量神经元的信号传递,广泛应用于神经科学研究中。研究团队通过将电极插入个别神经元,实时记录电信号,同时使用光学方法记录钙信号,发现光学信号有时出现比实际神经信号频率更高的情况。这是因为在一些情况下,钙离子的微弱波动(次阈值去极化波)虽然无法引发完整的神经冲动,但足以让光学染料发出...
刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
在本文开始,由于需要学习的参数数量巨大,我提到密集连接神经网络在处理图像方面是很弱的。既然我们已经了解了关于卷积的所有内容,让我们来考虑一下它是如何优化计算的吧。在下图中,2D卷积以一种稍微不同的方式进行了可视化——用数字1-9标记的神经元组成接收后续像素亮度的输入层,A-D这4个单元代表的是计算...
...乐:自动化检测设备方面拥有智能缺陷识别技术,包括卷积神经网络等
公司回答表示:公司在自动化检测设备方面拥有智能缺陷识别技术,技术的主要内容包括卷积神经网络、多模态缺陷识别方法、缺陷特征注意力集中方法。本文源自:金融界
大模型时代(2):大模型的基本原理详解
网络级融合:构建一个多模态的神经网络架构,使得不同模态的信息可以相互交互和补充。九、可解释性(Interpretability)定义:可解释性是指模型能够清晰地解释其决策过程,使得人们可以理解模型的工作原理。这对于增加模型的信任度和安全性非常重要。方法:局部可解释性:通过局部解释方法(如LIME或SHAP),解释模型在某...
...来处理卷积运算的设备和方法专利,该专利技术能实现在神经网络...
专利摘要显示,提供用于在神经网络中处理卷积运算的方法和装置。该装置可以包括:存储器,以及处理器,其被配置为:从存储器中读取存储在存储器中的输入数据的划分的块之一;通过利用内核对划分的块之一执行卷积运算来生成输出块;通过使用输出块来生成特征图;以及将特征图写入到存储器。
【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
简单理解就是,卷积神经网络的权重矩阵往往稠密且巨大,从而计算开销大,有一种办法是采用低秩近似的技术将该稠密矩阵由若干个小规模矩阵近似重构出来,这种方法归类为低秩近似算法(www.e993.com)2024年10月23日。一般地,行阶梯型矩阵的秩等于其“台阶数”-非零行的行数。低秩近似算法能减小计算开销的原理如下:...
刘兴亮|诺贝尔物理学奖竟然颁给了搞 AI 的?
机器学习,尤其是通过人工神经网络实现的自我学习与优化,与传统的物理学概念之间产生了联系。霍普??菲尔德(JohnHopfield)的神经网络模型依靠能量最小化原理来处理记忆和联想,直接借用了统计物理中的概念。物理科学家们不再仅仅局限于研究连通性的规律,而是通过人工智能为我们创造了一个新的「宇宙」——一个由算法和...
佐治亚理工《Part B》:人工智能/机器学习在高性能复合材料中的应用
AI/ML模型,例如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),可以有效地学习材料结构和性能之间的复杂非线性关系,从而预测复合材料的强度和失效行为。此外,AI/ML还可以用于预测复合材料层合板的应力场,这需要更复杂的模型设计来处理高维和多尺度数据。对于粘合剂接头,AI/ML可以预测剪切强度和剥离强度,并用于失效分析,...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
卷积核通过滑动窗口的方式在输入数据上进行卷积操作,卷积核的每个元素与输入数据对应位置的元素相乘,然后将所有乘积结果相加,得到卷积操作的输出结果。不同的卷积核可以捕捉到不同的特征,例如边缘、纹理、形状等。在训练过程中,卷积神经网络会学习到最优的卷积核参数,使得网络能更好的提取输入数据的局部特征。
大模型的经济账怎么算?
从一个角度来看,现在的大模型其实是通过神经元网络的方式,将自然语言中的某些知识进行表示,然后我们可以检索这些知识,或者用它来完成一些任务。所以,回到你的问题,我理解你想表达的是自然语言的学习可能存在局限性,站在智能的高度上,有些内容确实无法清楚地通过语言来表达,或通过阅读文档来学习。