人人都能搞定的大模型原理 - 神经网络
我们假定一个神经元有9个输入权重,和1个输出阈值,那么就可以说该神经元有10个参数。当我们有100亿个这样的神经元时,此时就可以说我们的神经网络模型有1000亿个参数,也就是所谓的千亿级参数的大模型。是不是贼啦简单?原来各种官方一直提到的百亿,千亿参数的大模型,原来是这个意思呢。此处我们再做一点小小的...
追问daily | 大脑通过经历的数量感知时间;神经网络可以创建自己的...
是神经肽而非神经递质,在大脑中编码危险信号发育中的神经元如何建立“微型计算机”以增强计算能力新型神经影像技术可预测脑损伤患者的生存率大脑同步化程度可预测精神障碍风险新型人类大脑模型揭示突触可塑性的新机制大脑通过经历数量而非时间长度感知时间通过开放神经影像数据和大规模协作催化神经精神疾病的创新发现...
强人工智能即将到来,人类寿命将翻倍!
与此有点相关的是,数据通常很缺乏——数量上并非如此,而是质量上:总是缺乏清晰、明确的数据,将感兴趣的生物学效应与其他10,000个混杂因素隔离开来,或者因果地干预给定过程,或者直接测量某些效应(而不是以某种间接或嘈杂的方式推断其后果)。即使是大量的定量分子数据,例如我在研究质谱技术时收集的蛋白质组学数据,...
黄仁勋最新万字访谈:AGI即将来临,AI将彻底改变生产力
我的意思是,他们做的事情并不容易。所以我们决定,你看,这才是你应该考虑的。这是整个过程,你想加速其中的每一部分。你要尊重多尔斯定律,多尔斯定律表明,如果这是30%的时间,而我将其加速了三倍,那么我并没有真正加速整个过程。这有道理吗?你真的想创建一个系统来加速每一步,因为只有做整个事情,你才能真正实质...
打开神经网络的黑盒:分解神经元特征,让复杂模型变得简洁、可解释
这种多义性的一个潜在原因是神经元的叠加现象。这是一种假设现象,即神经网络通过线性地组合神经元来表征远大于神经元数量的数据特征。这种叠加使得小型神经网络利用特征稀疏性和高维空间的特性来近似模拟规模更大、更稀疏的神经网络。请输入图说??图1:神经元叠加假设。图源:论文原文...
不出所料,“AI教父”Hinton得诺奖被质疑了
1.Lenz-Ising神经元递归结构发表于1925年(www.e993.com)2024年10月24日。1972年,甘利俊一(Shun-IchiAmari)使其具有自适应能力,通过改变连接权重,学会将输入模式与输出模式联系起来。不过,在“2024年诺贝尔物理学奖的科学背景”中,Amari只是被简单引用。遗憾的是,Amari的网络后来被称为“Hopfield网络”。Hopfield在10年后重新发...
重磅!中科院自动化所 开发基于内部复杂性的新型类脑网络模型有望...
神经元和网络的内部和外部复杂性内部复杂度指的是单个神经元或神经元集群在信息处理过程中所表现出的复杂性和动态性。它不仅仅体现在神经元数量或连接方式上,更关注于神经元内部的动力学特性、激活函数、离子通道机制等微观层面的复杂性。通过引入更精细的神经元模型,如Hodgkin–Huxley模型等,可以显著提升单个神经元的...
LeCun新作:神经网络在实践中的灵活性到底有多大?
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。人们普遍认为,神经网络可以拟合至少与自身参数一样多的训练样本。这就像是解一个线性方程组,有多少个参数(或者方程)、多少个未知数,从而判断解的数量。
解锁生成式AI的秘密:神经网络与深度学习原理
每个神经元具有N+1个参数(N为输入数量),这些参数共同编码着学习到的规律。多层神经网络中的众多神经元共同构建了一个记忆库,存储着复杂且抽象的知识。神经网络的学习过程是一种确定性优化,通过逐步调整参数寻找损失最低的点。模型编译时,每个神经元每个参数的调整公式由偏导数的传递性唯一确定。因此,只要...
从神经元到人工智能
模型中,神经元被描述成了一个逻辑门,它会将来自周边神经元的信号加权求和,然后将得到的值代入一个非线性函数中,这个函数会根据输入的值来决定神经元究竟是关闭还是打开。通过这样的设定,神经元的法则就被表示成了一个数学模型。虽然这个模型看似十分简单,但通过组合,它可以表达复杂的脑神经活动。麦卡洛克对皮茨的...