概念的表征应该如何表示

由于这些模型是从大量由人类(假设具有具身概念)产生的数据中学习的,因此它们可能获得容易具身的表征。研究表明,LLMs学习的表征在内部再现了通常认为需要直接经验的领域(如RGB空间中的颜色和文本网格世界中的空间表征)的结构和动态[17]。在评估GPT-3在一系列心理物理空间中的相似性判断时,最近的工作发现,该模型对味道...

NeurIPS 2024 | FaceChain团队新作,开源拓扑对齐人脸表征模型

为表明此拓扑结构对齐策略PTSA在保持数据结构信息方面的一流泛化性能,我们在IJB-C测试集上调查了TopoFR模型与其变体TopoFR-A在输入空间与隐层空间上的拓扑结构差异,如下图5所示。值得一提的是,变体TopoFR-A直接利用持续同调技术来对齐两个空间的拓扑结构。所得到的可视化统计结果明显地表明了我们...

科学家开发出一种用于二维和三维单分子定位显微镜数据结构和形态...

研究人员介绍了增强型局部点云形状提取分类技术(ECLiPSE),这是一种专门设计用于分类通过二维或三维单分子定位显微镜(SMLM)捕获的细胞结构的自动化机器学习分析流程。ECLiPSE利用了一整套全面的形状描述符,其中大多数直接从定位数据中提取,以在表征单个结构时尽量减少偏差。ECLiPSE已在包括各种细胞结构的数据集上通过无监督...

中国电研申请聚酯大分子3D图数据结构的表征与验证方法专利,该方法...

得到聚酯大分子SMILES编码数据,通过引入几何扩散模型构建生成深度网络架构,通过在公共数据集上得到预训练模型,在其具备先验知识基础上进行微调,得出聚酯大分子的3D图数据结构表征结果,本申请将收集的配方和单体数据利用所述方法形成3D图结构数据集,设计一种用于3D图结构学习模型,以所形成的图数据作为网络输入,对应韧性测试...

人工智能大模型表征方式的一致性及其哲学启示

由此看来,大模型的表征收敛坚持了唯物主义对象稳定性的原则,却又不是从规定原则来分析对象的客观性。因此,一方面,数据这种基于信息的存在,作为大模型挖掘的对象向大模型本身敞开其内在的结构,另一方面,大模型也建构了大数据表达自身的结构。由此可见,大模型的表征收敛是大数据与大模型双向奔赴的结果。大模型的大参数和...

Emory提出最新PolygonGNN框架:可捕捉通用多边形内外的空间关系 |...

在五个数据集上的实验表明,该模型能够有效捕捉多边形几何体的有用表征(www.e993.com)2024年11月18日。挑战与解决方案开发一个能够有效学习多边形表征的机器学习模型面临诸多挑战。1)设计一种能够保存几何细节的数据结构,这种结构需要处理多边形内关系(单个多边形的形状细节)和多边形间关系(不同多边形之间的空间动态)。这要求我们提出一种方法,将详...

人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

这个基于位置的前馈网络的关键在于,在处理序列数据时,它为每个位置的元素分别应用相同的变换,而不是将所有位置的元素视为相同。这意味着它能够捕获不同位置的不同特征和局部信息。序列元素的位置信息通过上一小节中介绍的位置编码来引入。从网络结构上看,基于位置的前馈神经网络就是一个全连接网络,每个FFN层...

高效因子分解:Resonator networks 1|向量|高维|序列|算法|大语言...

有了这种灵活的数据结构编码,我们不需要询问特定位置的标签,而是可以询问特定标签的位置(本质上是树搜索问题)。例如,暴露标签c的位置的查询就是:4.2视觉场景分析作为分解问题要将新的输入图像转换为结构化的VSA表示,面临的一个挑战是处理不同手写数字形状之间的变异性和相关性。VSAs旨在神经网络中进行符号处理。然...

...学习平台TorchProtein:分析蛋白质序列及结构数据,仅需一两行代码

TorchProtein使用统一的图数据结构来表征蛋白质序列和结构,是对TorchDrug中图数据结构的特化。我们可以通过蛋白质结构PDB文件来构建数据,并指定使用原子、氨基酸残基和化学键特征。Protein(num_atom=445,num_bond=916,num_residue=57)利用这一数据结构,我们可以轻松获取蛋白质序列信息,TorchProtein同样支持...

原创《数据结构》课程设计题目

①等价类数据结构的设计和实现②构建随机迷宫③寻找迷宫路径④将迷宫和路径用图形方式画出用图形方式将上述算法获得的随机迷宫及其上的最短路径画出。用线段来表示迷宫中的墙,用在每个方格中心的点来表示路径。13、跳表(SkipList)的实现与分析...