机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
3.5.1采用Tensorflow构建卷积神经网络3.5.2训练、验证与测试3.5.3真实值与测试值对比图的批量生成一维周期声子超材料的参数设计4.1研究综述4.2常见的深度学习模型4.2.1多层感知器(MLP)4.2.2多层感知器(MLP)与遗传算法(GA)的结合4.2.3串联神经网络(TNN)4.2.4其它4.3参数设计数据集4.4...
AI 算法、算力与体系结构的进步
新的模型不断在以下方面演化进而提升效果:1)更好的激活函数和层,如ReLU、BatchNorm等;2)更深更大的网络结构和更多的模型权重;3)更好的训练技巧:正则化(Regularization)、初始化(Initialization)、学习方法(LearningMethods),自动化机器学习与模型结构搜索等。上述取得更好效果的技巧和设计,驱动算法工程师与...
中国大模型发展指数(第1期)|算法|人工智能|数据挖掘|神经网络...
图1-1:数字技术创新增长率数据来源:智慧芽,零壹智库大模型专利累计数量逐年增长,以2023年05月-2024年04月共达到384506件,月平均增长32042件,具体如图1-2所示,从图中可以看出大模型专利增长强劲。这也说明自2022年以来,以ChatGPT为代表的通用人工智能大模型在全球掀起了新一轮的人工智能发展浪潮。大模型作为...
...关于部分募投项目延期、增加实施主体 及调整内部投资结构的公告
本次对公司募投项目“城市AI计算中枢及智慧应用研发项目”、“面向场景的下一代AI技术研发项目”及“基于神经网络处理器的视觉计算AI芯片项目”延期及调整内部投资结构,并增加“基于神经网络处理器的视觉计算AI芯片项目”的实施主体,是公司综合考虑募投项目实施的实际情况做出的审慎决定,未改变募投项目的投资内容、投资...
李德毅院士:人类的四种基本认知模式
机器通过学习大规模数据样本来训练一个深度神经网络大模型架构中的结构参数和上亿级数量的连接权重。对于卷积神经网络、Transformer等各类深度学习模型(图3),如果算力足够大,由大量人工神经元和相互连接权重构成的深度神经网络具有逼近任意复杂函数的泛化能力。机器基于大量的示例可以自主学习完成感知识别,无须进行显式编程...
人工智能大模型神奇的“涌现”到底是什么? | 陈经
BP神经网络结构,一个隐藏层后来大放光彩的深度学习、大模型,在这个阶段其基本结构和训练框架已经有了(www.e993.com)2024年10月23日。多层神经网络前后连接,对应人工智能的“连接主义”。前向传导计算出最终节点的结果,与样本对比产生“误差”,一层层反向传播回去,用“梯度下降”等方法反复修改系数,让误差降低,优化整体的“损失函数”。这些看上去...
一文搞懂大模型!基础知识、 LLM 应用、 RAG 、 Agent 与未来发展
大师兄:这两个词中的T就是Transformer架构。Transformer架构是一种基于自注意力机制的神经网络结构,它完全颠覆了之前以循环神经网络(RNN)为主导的序列建模范式。Transformer架构的出现,实现了并行计算和高效的上下文捕获,极大地提高了自然语言处理的性能。可以说,先有Transformer,后有GPT以及BERT。
挑战一篇文章讲清楚ChatGPT相关概念!小学生也能看懂!
多头注意力:这就像是翻译家有多个分身,每个分身专注于文本的不同方面,比如语法、词汇选择、文化背景等。通过这种方式,翻译家可以从多个角度理解文本,从而做出更准确的翻译。前馈神经网络:可以比作翻译家在处理信息时的逻辑和分析能力,它会对编码器和解码器的输出进行进一步的分析和加工,确保翻译的准确性和流畅性。
AI底层逻辑(2):人工智能会变得像人一样吗?
“神经网络”主要模拟的是大脑皮层结构,因此最接近的,是前面讲到的人要费力气的“慢思考”。对于人类来说,解逻辑题、计算最优路径和符号运算都不是与生俱来的本能,需要集中精神、克服困难,才能得出正确答案,然而对于人工智能来说,这都是最容易不过的问题,只需要足够的数据和一定的规则,就可以分析处理海量信息。对...
【精选】AI视频修复增强技术在经典节目重播中的应用
AI视频修复增强技术在经典节目重播中的应用项目,使用了卷积神经网络(CNN)技术,该技术可以自动从输入的低质量视频中学习图像的特征和模式,并生成更高质量的输出视频。如图1所示。图1技术概述2.2技术指标设计主观指标:主要是对于视频修复效果的主观感受和评价。主观指标包括:视频质量感知,即视频观看的清晰度、...