类人神经网络再进一步!DeepMind提出新框架:用层次化视觉概念...
为了将这种精心构造的类人相似性结构信息迁移到预训练的神经网络基础模型中,研究人员引入了一种基于Kullback-Leibler散度的新目标函数,将语义信息蒸馏到一个学生视觉基础模型(VFM)中。实验结果为了验证AligNet框架的有效性,即是否有助于提高模型与人类之间的对齐度,研究人员验证了模型在THINGS三元组异类(tripletodd-on...
机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
6.神经网络与深度学习基础:提供了神经网络的基础知识,包括前向传播、损失函数和反向传播算法,以及使用PyTorch构建和训练神经网络的实践。7.可解释性与可视化:特别强调了模型的可解释性,通过SHAP方法来解释模型预测,以及如何将研究成果进行可视化展示,增强了研究的透明度和说服力。8.论文复现与写作指导:通过复现SCI论文...
AI如何理解高阶结构?拓扑深度学习基础 | 周四直播·几何深度学习...
在算法神经化求解方向上,图神经网络是一个强有力的工具,能够充分利用图结构的特性,实现对高复杂度算法的高效近似求解。基于图神经网络的复杂系统优化与控制将会是大模型热潮之后新的未来方向。为了探讨图神经网络在算法神经化求解的发展与现实应用,集智俱乐部联合国防科技大学系统工程学院副教授范长俊、中国人民大学高瓴...
...段文晖团队发布神经网络密度泛函框架,打开物质电子结构预测的...
该框架利用三维欧几里得群下协变的神经网络预测微观原子结构对应的密度泛函理论(DFT)哈密顿量,极大地加速了第一性原理电子结构计算。具体而言,如下图所示,该研究将等变神经网络以材料结构信息的嵌入作为输入条件,进而输出哈密顿量矩阵,获得神经网络权重参数化的Hθ,能量泛函E[H]也可以被视为神经网络的损失函...
图神经网络中的动态图结构学习技术
二、动态图结构学习方法研究者们提出了许多新的动态图结构学习方法,如GraphRNN、DynGEM和DySAT等。GraphRNN是一种基于循环神经网络的生成模型,可以生成具有相似结构的动态图。DynGEM是一种基于图嵌入的方法,可以将动态图的结构映射到低维向量空间,并保持图的演化规律。DySAT是一种基于自注意力机制的方法,可以对动态...
引爆整个AI圈的神经网络架构KAN,究竟是啥?
为了计算第二层神经元的结果,我们需要对第一层中的每个神经元构造一元函数(Φ1到Φ5),然后相加(www.e993.com)2024年10月23日。这里无论是第一层的函数(小φ)还是第二层的函数(大Φ),都是一元函数,所以可以用曲线将其可视化地表达出来。至此,我们将f(x1,x2)的KART表示,转化成了一个两层KAN网络,并且进行了可视化。
AI4Science基石:几何图神经网络,最全综述来了
近期,人大高瓴联合腾讯AILab、清华、斯坦福等机构发布综述论文:《ASurveyofGeometricGraphNeuralNetworks:DataStructures,ModelsandApplications》。该综述在简要介绍群论、对称性等理论知识的基础上,从数据结构、模型到众多科学应用,对相关几何图神经网络文献进行了系统的梳理。
第三代神经网络模型:面向AI应用的脉冲神经网络
1.神经元模型2.编码方式3.学习算法4.网络结构5.总结和展望1997年,WolfgangMaass于《Networksofspikingneurons:Thethirdgenerationofneuralnetworkmodels》一文中提出,由脉冲神经元构成的网络——脉冲神经网络(SNN),能够展现出更强大的计算特性,会成为继人工神经网络后的“第三代神经网络模...
研究人员推出 xLSTM 神经网络架构,可同时处理所有 Token
IT之家5月13日消息,研究人员SeppHochreiter和JürgenSchmidhuber在1997年共同提出了长短期记忆(Longshort-termmemory,LSTM)神经网络结构,可用来解决循环神经网络(RNN)长期记忆能力不足的问题。而最近SeppH
可在数据限制下训练高维因果结构,德国DZNE提出一种深度神经架构
在生物医学中,代表基因或蛋白质等实体之间相互作用的因果网络发挥着核心概念和实践作用。人们越来越多地认识到这种网络是依赖于环境的,并且被认为是疾病异质性和治疗反应变化的基础。表征这种异质性的一个关键瓶颈在于大规模学习因果结构的挑战性,因为一般的方法论问题以及生物领域的相关方面,例如高维度、复杂的潜在事件...