Yann LeCun最新万字演讲:致力于下一代AI系统,我们基本上不做LLM了
一种方法是通过从损坏中重建:假设一段文本,你通过删除单词或更改其他单词来破坏它,你知道,它可以是文本,也可以是DNA序列或蛋白质或其他任何东西,甚至在某种程度上也可以是图像,然后你训练一个巨大的神经网络来重建完整的、未损坏的版本。这是一个生成模型,因为它试图重建原始信号这应该是可以的,但它没有投射。所...
使神经网络更容易理解,促进科学发现,MIT刘子鸣团队新架构
「神经网络是目前人工智能领域最强大的工具。」PerimeterInstituteforTheoreticalPhysics的研究员SebastianWetzel表示,「当我们将它们扩展到更大的数据集时,没有什么可以与之竞争。」然而,一直以来,神经网络都存在一个缺点。当今许多成功网络的基本构建模块被称为多层感知器(MLP)。但尽管取得了一系列成功,人类...
打败英伟达的,绝不会是另一个“英伟达”
类脑芯片,顾名思义,模拟的是人脑的神经元网络结构,试图通过模仿大脑的神经活动来提升计算能力。这种芯片通过引入突触可塑性等概念,实现了更加生物化的计算模型,适合处理感知、认知类的任务,如图像识别、自然语言处理等。类脑芯片的优势在于其低功耗和高并行性,尤其在处理非结构化数据时,表现出色。然而,类脑芯片的设...
量化专题 · 神经网络理论:神经元、激活函数及网络结构
通常用到的神经网络结构有前馈网络、记忆网络、图网络等。3.1前馈网络前馈神经网络中每一个神经层接收前一层神经元的信息输出,并将信息输出到下一层神经元。整个网络中的信息是单向传播的,没有反向的信息传播。前馈网络包括全连接前馈网络和卷积神经网络。前馈神经网络是简单非线性函数的多次复合,结构简单,实现起...
引爆整个AI圈的神经网络架构KAN,究竟是啥?
????KAN是一种全新的神经网络架构,具备较少参数量和可解释性????KAN在函数拟合、偏微分方程求解、拓扑理论等领域表现出色????KAN是连接符号主义和连接主义的桥梁,具备未来AI发展的潜力最近一周KAN的热度逐渐褪去,正好静下心来仔细学习KAN的原理,收获颇多。
他们主动拥抱“AI时代”|2024年诺贝尔物理学奖
机器学习利用了一种叫做人工神经网络的结构,在过去的15到20年里,它的发展呈现出爆炸式增长(www.e993.com)2024年10月23日。如今,当我们谈论人工智能时,我们通常指的就是这种技术。机器学习的工作方式不像传统软件那么简单和程序化。传统软件接收数据,根据明确的命令进行处理,然后产生结果,就像有人收集配料并按照食谱进行加工,从而制作出蛋糕一样。
AlphaFold为什么能精准预测蛋白质结构?
AlphaFold预测蛋白质基本原理图2是AlphaFold2深度学习模型架构示意图。最左边的输入表示需要被预测结构的序列(inputsequence);旁边画了一个小人,代表人类的某种蛋白质。图2:AlphaFold2深度学习模型架构图丨图源:参考文献[5]接下来,这个输入序列被转换成两种不同的信息,传入后面的神经网络进行迭代和学习。第一...
投资者提问:请问公司有神经网络概念吗?
您好,人工神经网络是计算机科学家受生物脑基本结构启发而提出的一大类人工智能模型的总称,可用于视觉、语音和自然语言处理等广泛的应用领域,让计算机实现类人的感知功能和较为简单初步的认知功能。公司面向人工智能领域专门设计、研发的智能芯片,可广泛支持视觉、语音、自然语言处理、传统机器学习等人工智能应用。感谢您对...
端到端自动驾驶系统的关键技术是什么?
在2017年,Google提出了神经网络结构Transformer(图1),大幅提升了网络表达能力,在CV、NLP等多个领域大放异彩,Transformer现已成为大模型的基础网络结构之一。Transformer是以注意力机制为核心的编解码器结构,其主要结构为注意力、位置编码、残差连接、层归一化模块。Transformer被广泛应用于NLP、CV、RL等领域的大模型中。
李德毅院士:人类的四种基本认知模式
机器通过学习大规模数据样本来训练一个深度神经网络大模型架构中的结构参数和上亿级数量的连接权重。对于卷积神经网络、Transformer等各类深度学习模型(图3),如果算力足够大,由大量人工神经元和相互连接权重构成的深度神经网络具有逼近任意复杂函数的泛化能力。机器基于大量的示例可以自主学习完成感知识别,无须进行显式编程...