中国电信取得一种图神经网络模型训练与网络优化方法及装置专利...
历史大尺度衰落数据是采用大尺度衰落公式,根据历史的无线传播特性参数以及无线传播损耗参数得到的。将历史大尺度衰落数据输入图神经网络模型得到邻接矩阵。其中,邻接矩阵用于描述基站间信号的连接强度。采用预设的正则化损失函数确定元素值与流量元素值的差异值,并基于差异值调整图神经网络模型中的参数,直至差异值满足预设规则...
一种新神经网络架构让AI更易懂
寻找公式当前的进展其实是在麻省理工学院、加州理工学院和其他研究所的同事探索标准人工神经网络的内部工作原理时取得的。如今,几乎所有类型的人工智能,包括用于构建大型语言模型和图像识别系统的人工智能,都包含称为“多层感知器(MLP)”的子网络。在MLP中,人工神经元排列成密集且相互连接的“层”中。每个神经元内...
大模型变天,Transformer架构要被取代?
LiquidAI解释称,LFM基于一种液态神经网络(LiquidNeuralNet,LNN),从第一性原理出发而构建,其计算单元植根于动态系统理论、信号处理和数值线性代数,最初在麻省理工学院的计算机科学与人工智能实验室开发。相较于传统深度学习模型需要数千个神经元来执行计算任务不同,LNN可以用更少的神经元实现相同的效果。LNN通...
爆火神经网络架构KAN更新2.0!研究者可专属定制,轻松应对经典物理...
1、MultKAN:带有乘法节点的KAN。2、kanpiler:将符号公式编译成KAN的编译器。3、树转化器,将KAN2.0架构(或任何神经网络)转换为树状图。跟上一版本相比,KAN2.0的解释性更通用,比如像化学、生物学等这种很难用符号方程表示的,模块化结构和关键特征能够来描述。比如,用户可以将模块化结构构建到KAN2.0中。
创新递归神经网络 推动机器人产业发展——记海南大学信息与通信...
据郭东生介绍,他所提出的这种以显动力学描述的递归神经网络用于求解时变线性等式及不等式方程组。具体而言,他针对包含了等式及不等式的时变线性方程组,通过引入非负向量将其转为时变非线性方程组,然后基于一个具有指数衰减的设计公式来推导得到了相应的递归神经网络,经过理论分析和仿真结果均表明该递归神经网络的有效...
田大伟:我眼中的A股量化20年
经理T:是的(www.e993.com)2024年10月23日。遗传规划最终生成的是公式,这些公式虽然复杂,但还是可以直接看到公式的结构,可以做些理解的。但以神经网络为代表的机器学习模型迭代出的结果是没有公式的。投资者:没有公式,那么机器学习具体是什么样的呢?经理T:神经网络类机器学习跟遗传规划一样,把类似高开低收等朴素的因子输入到模型中,模型会在...
揭开人工智能的黑匣子:新公式解释它们如何检测相关模式
加州大学圣迭戈分校的一个研究小组发现了一种破译神经网络学习过程的方法,该方法利用一个统计公式来阐明特征是如何被学习的,这一突破有望使人工智能系统更加易懂和高效。神经网络为人工智能领域的突破提供了动力,包括大型语言模型,这些模型目前正被广泛应用于从金融、人力资源到医疗保健等领域。但是,这些网络仍然是一个黑...
打开黑盒神经网络,港大推出全新“会说话”的推荐系统大模型XRec...
XRec巧妙地融合了图神经网络(GNNs)技术,以强大的表征学习能力弥补了自然语言在捕捉用户-商品协作关系方面的不足。在我们的系统中,GNN作为一种"协作信号的tokenizer",将复杂的用户-商品交互模式高效地编码到潜在的嵌入空间中,从而实现了对用户复杂偏好的有效建模。
无心插柳:苏联数学家柯尔莫哥洛夫与神经网络的新生
神经网络作为大脑启发(Brain-inspired)的计算模型,始于麦卡洛克(WarrenMcCulloch,1898-1969)和皮茨(WalterPitts,1923-1969)1943年的工作。两位作者之一的皮茨是自学成才的逻辑学家,而麦卡洛克是神经心理学家,是皮茨老师辈的人物,他们提出神经元有一个阈值,即刺激必须超过这个阈值才能产生脉冲。虽然二人没有引用图灵...
AI在用 | 一个超级提示,用Claude 3生成神经网络架构动画
距离公式的动画,来自@_dhruvvvvv_撇开动画演示,在文字解释上,Claude3仍然善于深入浅出。这是我们让Claude3解释黎曼级数定理的效果。我们确实看懂了,你呢?如果以后对任何抽象概念有疑问,也不妨请这位“老师”详细解释一下。我们的新专栏会带来更多不同大模型的案例演示,欢迎大家留言评论并给出改进建议。