Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!
2.深度学习入门:基础概念,包括神经网络、激活函数、损失函数等。3.图神经网络:图神经网络的基本原理和在材料科学中的应用。4.材料特征工程:如何从材料数据中提取有用的特征。实操内容Pytorch深度学习框架演练:安装和配置Pytorch,基础的神经网络模型构建和训练。第一天下午实操内容1.Pymatgen介绍及结构文件生成...
人工智能为美术创作打开新空间
AI绘画之所以具有如此独树一帜的美学特征,根本原因是AI拥有超强的计算能力、理解能力、自主学习能力和模仿能力。正是这种能力赋予神经网络算法模型生成性,这是早期的决策树等传统AI算法所不具备的显著优势。为了与前三代数字绘画所对应的几何美学、奇观美学和互动美学有所区别,我们将AI绘画所呈现的美学特征定义为计算美学...
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
生成决策树包括特征选择、决策树生成、决策树剪枝等三个步骤。在特征选择和决策树生成阶段,最重要的任务就是通过信息熵来筛选出更重要的特征,并把更重要的特征放到更靠前的节点上去。决策树会评估每一个特征划分后系统的“信息熵指标”,“信息熵指标”最低的特征越靠近根节点,这样一来,决策树的复杂度和计算时间...
...×LLM×WM>AI4S>AGI>ASI」|算法|神经网络|视频生成模型_网易订阅
学习算法主要是在强大的AlphaZero上扩展的,它可以结合DRL和随机搜索优化算法来进行巨量的指令搜索;主要的表示函数则基于Transformer,它能够抓住汇编程序的底层结构,并表示成特殊的序列。随着AlphaDev不断地打怪升级(在此过程中,研究员还会限制它能执行的步数,以及待排序列的长度),最终,AlphaDev发现了一种全新排序算法:...
生成式人工智能将为物流供应链带来哪些变化?
利用机器学习算法根据已有的数据输入生成新的、原始的输出,这被称为生成式人工智能。商品和服务的生产、分配和交付都是通过一个由组织、资产、流程和信息组成的复杂网络(称为供应链)进行处理的。它包括许多阶段,包括制造、物流和客户服务。为了优化运营、降低成本并满足消费者需求,企业必须有效管理供应链。由于生成式人...
AlphaFold3迎来革命性进展!国内大佬手把手教授!
:深度学习可以进行蛋白质功能注释和预测,识别蛋白质的功能域、结构域和功能位点等(www.e993.com)2024年9月14日。这有助于预测蛋白质的功能和相应的生物学作用。蛋白质优化和筛选:深度学习可以用于优化和筛选设计出的蛋白质。通过神经网络和生成对抗网络的应用,可以提高蛋白质的稳定性、可溶性和活性,以满足特定的设计要求。
金山办公NLP算法工程师面试题10道|含解析
CART(ClassificationandRegressionTrees)、C4.5和ID3都是决策树算法。它们的主要区别在于:CART可用于分类和回归,而C4.5和ID3仅适用于分类。CART使用Gini指数作为分裂标准,C4.5使用信息增益,而ID3使用信息增益率。C4.5和ID3可以处理具有缺失值的数据,而CART需要对缺失值进行处理。
周翔:司法人工智能对裁判说理的辅助价值和实现路径 | 法学杂志...
既有的一系列解决算法黑箱问题的解释技术,大体可分为全局解释和个案解释两大类。最优的解释为全局解释,即提供训练数据所得模型的公式(如线性回归/对数回归等算法)或可视化的流程图(如决策树算法);次优的解释是个案解释,即将个案信息输入模型后映射得到的针对特定个案的解释。一种算法模型能够用全局解释技术的,一般能...
吴恩达:机器学习的六个核心算法
算法:线性和逻辑回归、决策树等概念:正则化、优化损失函数、偏差/方差等在吴恩达看来,这些算法与概念是许多机器学习模型的核心思想,包括房价预测器、文本-图像生成器(如DALL·E)等。在最新的这篇文章中,吴恩达与团队调研了六种基础算法的来源、用途、演变等,并提供了较为详细的讲解。
如何解释AI做出的决策?一文梳理算法应用场景和可解释性
由于在bagged数据和随机特征上训练这些决策树群的方法、特定森林中的树木数量以及单个树木可能有数百甚至数千个节点的可能性,可能导致随机森林方法非常低的可解释性。集合方法集合方法有广泛的应用,跟踪其组成学习者模型的潜在用途(包括DT、KNN、随机森林、NaiveBayes,等等)。