NeurIPS 2024 | 标签噪声下图神经网络有了首个综合基准库,还开源
CLNode、PIGNN、UnionNET、CGNN和CRGNN;以及??组设计良好的LLN方法,包括两种损失修正方法ForwardCorrection和BackwardCorrection、两种稳健损失函数APL和SCE、两种多网络学习方法Coteaching和JoCoR,以及??种噪声适应层方法S-model。
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
通过小型网络模型实现HH神经元模拟,弥合人工智能和自然智能之间的差距在最新一期的NatureComputationalScience杂志上的论文中,研究人员通过小型网络模型实现了霍奇金-赫胥黎神经元的行为模拟。研究团队通过将四个渗漏集成和激发(LIF)神经元组合,成功复制了单个霍奇金-赫胥黎(HH)神经元的复杂行为。研究涵盖了从神经科学...
万字解读新加坡金管局《全球Layer 1 - 金融网络的基础层》白皮书
GL1的架构可以被描述为数字资产平台的四层概念模型中的基础层。这个四层模型最早在新加坡金融管理局(MAS)的「守护者项目(ProjectGuardian)——开放和互操作网络」及国际货币基金组织(IMF)的「ASAP:数字资产平台的概念模型」工作论文中引入。尽管仍在考虑中,GL1与其他组件层的预期互动可以描述如下:访问层访问...
万物岛:一文梳理比特币二层网络的基础知识体系
如计算机网络中的ISO/OSI的七层模型设计,但在具体的实现中,可以合并一些分层,例如,具体的网络协议TCP/IP是四层协议。如下图所示:七层模型与TCP/IP的四层模型具体说协议分层的优点:1.各层次之间是独立的。某一层并不需要知道它的下一层是如何实现的,而仅仅需要知道该层通过层间的接口所提供的服...
打开神经网络的黑盒:分解神经元特征,让复杂模型变得简洁、可解释
为了验证这一观点,研究者进行了一个有趣的实验。实验中让模型预测以前缀1、2、3、4、5、6、7、8、9、10开头的后续序列,并固定特征A/1/3450为最大值。实验结果显示,模型会生成由阿拉伯文字组成的后续序列,而不加干涉时则会生成数字序列。因此,研究者确信这些特征与网络中MLP的功能真正相关,而不仅仅是基础数据...
提高大模型计算效率!彩云科技推出大模型 DCFormer,效率是...
我们都知道Transformer由两大模块组成,一块叫做多头注意力(MHA),另一块叫做全连接层(MLP)(www.e993.com)2024年10月23日。前一段比较很火的KAN架构本质上是一项关于MLP的工作,而DCFormer则更加关注多头注意力模块(MHA)。我们认为,多头注意力的重要性在于:Transformers中跨token的信息流动都是在注意力模块中完成的,而MLP模块中则没有这种信息流动。
大模型扫盲系列——大模型实用技术介绍(上)
从模型卡(modelcard)中,能快速了解整个模型的架构以及在现有公开数据集上训练的效果,这里用大部分篇幅介绍计算模型参数,掌握这步计算对模型结构深入理解以及模型部署的推理优化都有非常重要的意义。图1参数估算7B的意思是模型参数的数量为70亿,这个数据包含嵌入层(Embedding)的参数,模型网络结构中的权重(weight)和...
中国AI大模型测评报告:公众及传媒行业大模型使用与满足研究_腾讯...
商汤“金融大模型-AI数字员工”助力银发群体跨越“数字鸿沟”星火企业智能体平台,打造每个岗位专属AI助手编写说明生成式预训练模型,又称大模型(LargeLanguageModel,LLM)是指通过大量的文本数据进行训练,使用深度学习技术,特别是基于变换器(Transformer)架构的神经网络模型。它们通常具有数十亿甚至上百亿个参数,在广...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
1.2.1.循环神经网络-RNN1.2.1.1.循环神经网络循环神经网络(RNN)于2010年被首次应用于语言模型的训练,其基本结构即为基本的隐变量自回归模型。RNN模型在每一个时间步都进行隐变量计算,并基于计算得到的隐变量对本时间步的输出进行预测。对于每一个时间步,RNN的隐变量与上一个时间步使用相同的定义...
分析平台市场增长19%;AIGC产业规模将超百亿;大模型应用井喷,星环...
20.埃森哲收购网络安全公司MNEMOMexico21.PaloAltoNetworks以4亿美元的价格收购DigSecurityAI22.基于SPG的知识图谱引擎OpenSPG开源重磅发布!23.Airbyte推出最新的矢量数据库连接器24.会自动写代码的AI大模型来了!阿里云推出智能编码助手通义灵码...