推动人工神经网络实现机器学习
20世纪90年代,许多研究人员对人工神经网络失去了兴趣,但欣顿仍没有放弃,并开启了这一研究领域的新一轮爆发式增长。2006年,他和同事开发了一种预训练网络的方法,该方法将一系列玻尔兹曼机分层,一个在另一个上面。玻尔兹曼机可用于对图像进行分类或创建训练模式类型的新示例。辛顿在此基础上继续发展,帮助开启了机器学...
Nature论文 “浅脑理论”:深度神经网络或许不是下一代AI的核心架构?
解剖大脑后分析大脑的连接特性发现,我们强调深度学习和预测编码虽然是目前AI的主流,但神经生物学的证据表明分层结构可能并非神经处理的核心。浅脑假设认为大脑具有浅层结构,由大量并行的递归神经网络组成,每个网络不仅向亚皮层区域投射,而且具有高度复杂的微电路,从而能够利用浅的皮质-亚皮质回路和皮质层次结构之间的“横...
关于「光学神经网络」的一切:理论、应用与发展
因此,可以利用光衍射现象来设计光神经网络的线性运算,实现神经网络中的线性乘法运算和求和运算。根据衍射理论的Rayleigh-Sommerfeld方程,我们可以将给定衍射层的每个神经元视为由光学模型组成的二次波源:这也是许多衍射网络架构的基本原理。利用光衍射实现线性运算的光学神经网络总之,基于Rayleigh-Sommerfeld方程的D2NN能...
不出所料!Jürgen又站出来反对Hinton得诺奖,Nature也炮轰提名过程...
然而,这项工作既没有引用Ivakhnenko和Lapa(1965年)对深度神经元进行分层训练的原始方法,也没有引用对深度神经元进行无监督预训练的原始方法。4、如「主流信息」所说:「在20世纪60年代末,一些令人沮丧的理论结果让许多研究人员怀疑这些神经网络永远不会有任何实际用途」。然而,深度学习研究在20世纪...
国能日新发布“旷冥”新能源大模型
10月15日,国能日新正式发布自研新能源大模型旷冥,据介绍,“旷冥”大模型在新能源风电、光伏领域强大的气象预测能力,将为新能源行业带来重大意义和价值。具体来看,“旷冥”大模型具备在新能源发电领域的高适应性,采用动态图神经网络、大气分层结构、时序注意力机制等前沿技术,在风/光功率预测、极端天气预测和电力现...
诺贝尔物理学奖,给了两位人工智能先驱 | 新京报专栏
实际上,人工神经网络就是一种人工智能方法,用来教会计算机以人脑的方式处理数据(www.e993.com)2024年10月23日。机器学习过程也称为深度学习,类似于人脑的分层结构中的互连节点或神经元。机器学习可以创建自适应系统,计算机使用该系统从错误中进行学习并不断改进。因此,人工神经网络可以完成多种工作,并能尝试解决复杂的问题,从而扩展人类的智力和能力...
AI集大成!Scallop:神经符号编程语言: 符号、概率、可解释等强化...
对聚合有一些语法检查。首先,与否定类似,聚合也需要分层——一个关系不能通过聚合依赖于自身。其次,绑定变量必须由聚合体中的一个正原子限制。3.3概率扩展虽然Scallop主要用于神经符号编程,但其语法也支持概率编程。这在将Scallop代码与神经网络集成之前进行调试时特别有用。考虑一个机器学习程序员希望从自然语言...
柔性+磁性皮肤,浙大团队通过神经网络算法,实现磁性皮肤的多点、多...
团队将该磁性皮肤与卷积神经网络相结合实现了不同尺度的物体按压信号识别(图3a),通过获取的十六个传感器的四十八维度磁场变化信号结合卷积神经网络模型可以进行小尺度按压头(有效磁场变化信号维度小于等于12个)的按压信号识别,在小尺度按压头识别中团队使用了五种不同的按压头进行了二十五个不同位置的按压,最终按压识别准...
一文看懂Mamba,Transformer最强竞争者
Mamba集中了循环神经网络(RNN)的循环框架、Transformer的并行计算和注意力机制、状态空间模型(SSM)的线性特性。因此,为了透彻地理解Mamba,就必需先理解这三种架构。循环神经网络循环神经网络(RNN)具有保留内部记忆的能力,因此很擅长处理序列数据。具体来说,在每个离散时间步骤k,标准RNN在处理一个向量时会连...
他让人工智能有了“长短期记忆”
换言之,RNN难以分析输入数据与长时间步以后的信息关联,也无法靠“学习”来增强预测的能力。在理论上,通过调整参数,RNN是可以学习到时间久远的信息的。但是,实践中的结论是,RNN无法学习到久远之前的信息,长期记忆的学习过程对RNN失效。为什么学都学不会呢?因为序列过长时,循环神经网络会出现“梯度消失”或者“梯度...