世平信息申请卷积神经网络训练方法及系统专利,在目标函数中加入...
专利摘要显示,本发明属于神经网络领域,公开一种卷积神经网络训练方法及系统;所述方法包括:获取数据集并随机选择b个样本;对于Xm在数据集中均匀随机采样出具有与Xm不同标签的样本Nm和具有与Xm相同标签的样本Pm;将Xm,Nm,Pm作为一个样本集合{Xm,Nm,Pm},记为数据组Bm;b个数据组组成批次数据集B,将批次数据...
Nat. Commun.速递:多任务神经网络预测多体量子态物理性质
近两年,上海交通大学吴亚东副教授和香港大学研究助理教授朱岩博士,以及GiulioChiribella教授合作提出了一种重要方法,利用神经网络模型从随机采样的测量数据中学习量子态的潜在空间表示,并利用此数据驱动的量子态表示预测量子态的物理性质[3,4]。表征多体量子系统的一个挑战在于随着系统规模的扩大,所需的测量设置数量呈指...
机构行为视角下的债券交易领先因子探寻与神经网络收益率预测
模型构建上,本文根据训练数据实际情况对神经网络模型做了适应性调整。一是根据数据量选择适合的层数和神经元个数以防止过拟合;二是模型激活函数根据任务性质选择了Sigmoid非线性函数,解决了阶跃函数在0点无偏导数的问题;三是在目标函数中加入了正则项,以提高数值稳定性和模型的泛化能力。训练过程中,本文首先尝试了不...
随机梯度下降的演化力学分析:灾难遗忘与涡旋容量
在本补充工作中,我们对人工神经网络(ANN)进行了示例性模拟,提取并分析了在随机梯度下降(SGD)驱动下神经权重的动态变化。我们使用深度学习工作模拟中常用的MNIST手写数字数据集构建了一组全连接神经网络[2]。该手写数字照片数据集由四部分组成,包括60,000个训练数据、6,000个训练标签(此处原文“6,0000traininglabe...
大模型「强崩溃」!Meta新作:合成数据有「剧毒」,1%即成LLM杀手
-合成数据造成了显著的模型崩溃-模型越大,崩溃程度越严重图7分别显示了随机特征模型(左)和完全训练的神经网络(右)的结果,探究合成数据比例的影响。两种情况基本一致,除非P_2接近0,否则模型就逐渐脱离ScalingLaw的轨迹,逐渐拉平成为一条水平线,即MSE损失不再随样本增加而降低,意味着出现了模型崩溃。
...蛋白质定向进化,上海交大洪亮课题组发表微环境感知图神经网络...
预训练中使用等变图神经网络(equivariantgraphneuralnetworks,EGClayers),负责处理输入的蛋白质图,通过本层,模型能够学习到在旋转和平移变换下保持不变的节点嵌入,帮助处理不同蛋白质的结构(www.e993.com)2024年10月25日。EGC层是图神经网络的核心,能够处理图结构数据,并且保持对蛋白质空间结构变化的敏感性,这对于理解蛋白质的三维结构至...
【睿见】胡泳等 | 大语言模型“数据为王”:训练数据的价值、迷思...
由是,若想讨论今日人工智能革命的潜力和危机,绝对无法绕开的话题就是训练数据,以及训练数据对于数据意涵、智能传播和信息生产的改变和重构。一、大语言模型的“数据为王”:训练数据的价值与误读近年来,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、图神经网络(GNN)在内的诸多深度神经网络(DNN)广泛实践于各类人工智能...
LeCun新作:神经网络在实践中的灵活性到底有多大?
近日,LeCun参与的一项工作从另一个角度向我们展示了,神经网络在实践中的灵活性到底有多大?论文地址:httpsarxiv/pdf/2406.11463这个灵活性指的是,神经网络拟合训练数据(样本数量)的能力,在实际应用中受到哪些因素的影响。比如我们第一时间想到的可能就是模型的参数量。
量化专题 · 几种神经网络模型预测效果对比及简析
在实际操作中,我们首先对数据集按照7:2:1的比例划分为测试集、验证集、训练集,然后将数据进行简单归一化、带入模型进行训练、对比模型预测结果。从结果来看单步单层线性模型预测的效果最差。将单步单层线性模型踢出以方便观测其他模型预测的误差情况,可以看到预测效果最好的是多步线性模型,其次为卷积神经网络。其中属...
不同数据集有不同的Scaling law?而你可用一个压缩算法来预测它
一般而言,训练神经网络耗费的计算量越大,其性能就越好。在扩大计算规模时,必须要做个决定:是增多模型参数量还是提升数据集大小——必须在固定的计算预算下权衡此两项因素。Scalinglaw告诉我们:只要能适当地分配参数和数据,就能在固定计算预算下实现性能最大化。之前已有不少研究探索过神经语言模型的Scalinglaw...