开源:长序列Hopfield记忆

在热力学极限下,即N,P→∞,我们期望存在一个关于P的回忆概率的尖锐过渡,在阈值值以下几乎肯定完美回忆,而在阈值值以上回忆概率消失[26-29,31,33-36]。因此,我们期望在热力学极限下容量对c的值变得不敏感;这一点已从Bovier的工作中对经典Hopfield网络得到了严格的证明[34]。在附录C中,我们详细说明了所...

微软华人领衔AI??BMD登Nature,AI生物分子模拟双突破!继...

AI??BMD利用基于ViSNet的势能函数,在每一步模拟中计算蛋白质的能量和原子力,达到从头算的精度。通过高效的AI??BMD系统,进行了几百纳秒的动力学模拟,展示了其高效探索肽和蛋白质构象空间的能力。在这一过程中,AI??BMD推导出了与核磁共振实验一致的精确3J耦合值,并展示了蛋白质的折叠和展开过程。通过对动力...

心智的热力学:理解大脑层级结构的新框架

??图2:心智热力学的框架。图2描述了热力学原理如何通过量化信息流的不对称性来揭示大脑状态的层级结构。图2A中层级组织可以从信息流方向的不对称性中找到,这在热力学中被称为“打破细致平衡(breakingofthedetailedbalance)”。图2B展示不可逆性,即“时间之箭”,需要大脑信号的前向时间序列,以及反向时间序列(...

心智的热力学:理解大脑层级结构的新框架 | 追问观察

??图2:心智热力学的框架。图2描述了热力学原理如何通过量化信息流的不对称性来揭示大脑状态的层级结构。图2A中层级组织可以从信息流方向的不对称性中找到,这在热力学中被称为“打破细致平衡(breakingofthedetailedbalance)”。图2B展示不可逆性,即“时间之箭”,需要大脑信号的前向时间序列,以及反向时间序列(...

长文综述:大脑中的熵、自由能、对称性和动力学|新春特辑

尽管熵的数学公式最先出现在经典热力学(涉及诸如热、温度和能量交换等宏观量)的背景下,之后的统计力学将熵表示为系统处于不同可能微观状态的概率对数函数。后者的函数形式与香农信息熵相同,其中,香农信息熵表达式中的概率是变量的不同可能取值的概率(见2.2节)。如EdwinTJaynes在1957年所说那样,在更深层...

用扩散模型生成网络参数,LeCun点赞尤洋团队新研究

他们通过min-max归一化方法,分别得到了不同层的参数分布的热力图(www.e993.com)2024年11月15日。基于卷积层(Conv.-layer2)和全连接层(FC-layer18)的可视化结果,可以看到这些层中确实存在一定的参数模式。通过学习这些模式,新方法就能生成高性能的神经网络参数。p-diff是单纯靠记忆吗?

贵州名师指导:高考半月冲刺全攻略(图)

其次,对高考重点考查内容的题型和方法要注意强化和提高。高考重点考查的知识和方法有:函数的性质、导数的应用、数列通项公式的求法、不等式的证明、三角函数恒等变换、三角函数的图像和性质、解斜三角形、概率计算、空间位置关系的证明、空间角和距离的求解、圆锥曲线的定义和性质、直线和圆锥曲线的位置关系。

实现下一代“存内计算”的关键:铁电记忆体的挑战与未来机会

▲图二钙钛矿(PZT)与基于HfO2铁电材料特性比较表[2]HfO2铁电材料形成机制为了持续开发高速、低耗能且高可靠度的铁电记忆体,深入探究HfO2铁电层的形成机制是相当必要的。事实上,基于HfO2的氧化层具有铁电性是材料科学上极为重要的发现,其原因在于热力学稳定下的HfO2不论从实验或是计算的平衡相图(equilibr...

EJU理科|2022年11月EJU考后分析帖

波学部分今年比较友好,第一题就是普通的固定端反射问题,找合成波的腹点和节点;第二题就是经常考的多普勒效应(这次可以用通式做起来更快更简单),第三题稍微有些变化,但其实就是换汤不换药,但肯定比考光的干涉简单,正常的折射问题,利用折射公式后,根据图中的几何关系即可找出折射率的表示方法。

物理学家改写导致无序的基本定律

图1:ChiaraMarletto,牛津大学的物理学家经典热力学只有少数几条定律,其中最基本的是热力学第一定律和热力学第二定律。第一定律说能量总是守恒的;第二定律说热总是从热的地方流向冷的地方。更常见的是,将定律用熵来表示,在任何变化过程中,熵都必须整体增加。熵大致等同于无序,但奥地利物理学家玻尔兹曼将其更...