哈尔滨工业大学(深圳)智能计算研究中心陈清财:人工智能技术演进
这完美地解决了传统神经网络随着规模和层数增加,无法训练的问题,这一范式正规的名称叫RBM。而真正为大家所广泛接受的深度学习模型是“卷积神经网络”(CNN),把多层的,深度的,自监督学习的思想用到二维图像数据。正因为“卷积神经网络”(CNN)在图像处理领域的发展,以及随着ImageNet这类大规模图像标注数据库的出现,使得...
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
其中xj是神经网络对于数据点j的激活向量,fi(xj)是特征i的激活,每个di是特征方向,代表激活空间中的单位向量,b是偏置。从表面上看,从神经元激活(即特征的叠加)中恢复原本的特征似乎是不可能的,这要求从低维投影确定一个高维向量。换句话说,这就像试图反转一个长宽比极大的矩形矩阵。唯一使其可能的因素是我们正在...
PANS丨玄学还是科学,名字真的会影响长相?
采用神经网络算法(TripletLossSiameseNeuralNetwork)对包含607名成年人和557名儿童面部图像的数据集进行分析。研究发现,拥有相同名字的成年人的面部特征相似度达到了60.05%,显著高于随机猜测的50%。相比之下,儿童的面部特征相似度仅为51.88%,与随机猜测无显著差异。这表明,名字所承载的社会期望在成年人的面部特征中得...
推荐策略产品经理必知必会:三大常见的召回策略
P(A,d)=0.4*1+0.75*0=0.4;P(A,e)=0.4*1+0.75*1=1.15,故而A对e商品的兴趣度高选择e商品为用户推荐基于物料的协同过滤(Item算法):目前在各大互联网公司应用十分广泛,用余弦相似度计算。举例如下,6个用户和5个商品。计算商品间的相似度:余弦定理计算商品间的相似度基于目标用户历史浏览行为...
用扩散模型生成网络参数,LeCun点赞尤洋团队新研究
该团队基于上述观察提出了一种用于参数生成的新方法:neuralnetworkdiffusion,即神经网络扩散,缩写为p-diff,其中的p是指参数(parameter)。该方法的思路很直接,就是使用标准的隐扩散模型来合成神经网络的参数集,因为扩散模型能够将给定的随机分布转换为一个特定的分布。
Code:超图表征学习综述,大量软件库|算法|拓扑|显式|傅里叶|大模型...
例如,当超图邻接矩阵被利用来考虑链接模式(例如[23,128,131]),或者被用来计算同一超边内节点的两个嵌入向量的成对相似度时(例如[37,62,146,176]),可以实现这样的连接(www.e993.com)2024年10月24日。团图转化被大多数基于消息传递框架的超图卷积方法隐式使用,详见第5.3节。
中科院计算所沈华伟:图卷积神经网络的思想起源
卷积,在泛函中,指使用一个算符(函数),与另一个函数运算产生新的函数。若对连续函数f(x),g(x)使用该运算,可以使用积分公式。直观上看,卷积可以看作是一个函数对另外一个函数的平均。沈华伟指出,神经网络的卷积通常是对欧式空间数据的操作。例如图片数据,可以看作是在固定形状的矩阵通道上取不同的值。将...
CVPR 2023|神经网络超体?新国立LV lab提出全新网络克隆技术
对于可迁移模块,我们计算其相似度Sim(??)。图(右)显示,可迁移模块与待克隆的子数据集在相似性上很高,其与其余子数据集的关系被削弱(非对角线区域用比源网络的矩阵图浅的颜色标记)。因此,可以得出结论,可迁移模块成功地模拟了要克隆的任务集上的局部性能,证明了定位策略的正确性。05总结本文研究了...
FOE | 前沿综述:迈向忆阻存内计算-从原理到应用
一类代表性的应用是通过忆阻阵列实现相似度度量。如欧氏距离、余弦距离等的常用的相似度计算方法,常应用于K-means数据聚类、最近邻搜索、自组织映射算法等诸多基础机器学习算法中。许多研究通过优化映射策略和计算方法,在忆阻阵列上实现了高效的存内相似度度量。
孪生网络如何识别面部相似度?这有篇PyTorch教程
这是两篇文章的第二篇,为了更系统地了解与掌握该教程,在阅读本文之前,建议最好通读机器人圈的前一篇文章。在前一篇文章中,我们讨论了小样本数据旨在解决的主要问题类别,以及孪生网络之所以能够成为解决这个问题优良选择的原因。首先,我们来重温一个特殊的损失函数,它能够在数据对中计算两个的图像相似度。我们现在将...