人人都能搞定的大模型原理 - 神经网络
人工智能的发展起步于1950年,期间经历了各种里程碑和变革,与此相关的神经网络技术也从最初的单层感知到复杂的层级和卷积神经网络一路创新和变革,不断推动人工智能领域的发展,直到2022年ChatGPT的问世,彻底引爆了大众的目光。人工智能技术经历了漫长的迭代过程,无论如何变革都离不开最早的神经网络模型“感知机”...
AI 又一突破,新型神经元网络模型问世:更强的环境感知,更好的人脑...
据介绍,他们开发了一种DD-DC(directdata-drivencontrol)新型神经元网络模型,其证明单个神经元对周围环境的控制力比之前想象的更强。他们认为,DD-DC神经元网络模型可能会生成更强大的人工神经网络,还能更好地模仿大脑的运作。该论文的通讯作者DmitriChklovskii表示:“过去60年来,神经科学已经取得了长足...
基于神经网络界面粘弹性本构模型的热固性复合材料零件变形预测
通过将基于神经网络的固化动力学模型与传统的扩散固化动力学模型进行预测结果比较,可以发现神经网络模型能够更准确地预测固化状态变量和残余应力分布,从而更真实地反映复合材料零件的变形行为。此外,神经网络模型还可以更有效地捕捉工艺条件对固化行为的影响,为优化工艺参数和降低制造缺陷提供更可靠的依据。图5Z形零件及其...
新型类脑网络来了!中国科学家为人工智能与神经科学“架桥”
想象一下,为了训练一个超级大型的神经网络模型,需要动用庞大的数据中心,消耗大量的电力,这不仅对环境造成了巨大的压力,也使得其应用成本居高不下。可解释性不足是另一个困扰着研究人员的难题。这些庞大而复杂的神经网络模型就像是一个黑匣子,虽然能够给出准确的预测结果,但我们却难以理解其内部的决策过程和逻辑。这...
想用FPGA加速神经网络,这两个开源项目你必须要了解
优秀的Verilog/FPGA开源项目介绍(十五)-加速神经网络的必备开源项目之前介绍的项目《优秀的Verilog/FPGA开源项目介绍(十四)-使用FPGA实现LeNet-5深度神经网络模型》最后我们分析了,纯FPGA实现神经网络的缺点,以及现在FPGA厂家的加速方案,这里引用一下:...
量化专题 · 几种神经网络模型预测效果对比及简析
我们利用期货市场的行情数据,对不同类型的神经网络模型预测效果进行探索,并用一些简单模型预测效果进行对比(www.e993.com)2024年10月23日。主要涉及单步单层线性模型、单步多层线性模型、多步模型、卷积神经网络、循环神经网络等。在实际操作中,我们首先对数据集按照7:2:1的比例划分为测试集、验证集、训练集,然后将数据进行简单归一化、带入模型进行...
第三代神经网络模型:面向AI应用的脉冲神经网络
1997年,计算机科学家WolfgangMaass就提出,由脉冲神经元构成的网络——脉冲神经网络(SNN)会成为继人工神经网络后的“第三代神经网络模型”。作为神经科学和人工智能最前沿的交叉点之一,脉冲神经网络的研究从神经元节点的生物合理化出发,并有可能进一步整合类脑启发,突破现今人工神经网络在能量消耗、鲁棒稳定、连续学习...
AI4Science基石:几何图神经网络,最全综述来了
几何图神经网络模型根据实际问题中的求解目标对于对称性的要求,本文将几何图神经网络分为三类:不变(invariant)模型、等变(equivariant)模型、以及受Transformer架构启发的GeometricGraphTransformer,其中等变模型又细分为标量化方法模型(Scalarization-BasedModel)与基于球面调和的高阶可操控模型(High-DegreeSteerabl...
何小鹏力推的“端到端智驾大模型”,到底有何不同?
不过,小鹏汽车并没有完全做到“一体化”的“端到端智驾大模型”,而是将其分为三个组成部分:神经网络XNet、规控大模型XPlanner和大语言模型XBrain,通过三网融合,形成了小鹏自己的“端到端智驾大模型”。对此,何小鹏还特别强调,端到端智驾大模型体系下不是只有神经网络,实际上目前也没有任何一个玩家将整个体系...
大型桥梁健康监测及其智能化分析与评价
人工神经网络法(ANNs)是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点,为当代最强大的机器学习算法之一,亦是目前各种神经网络模型的基础。随着ANNs的快速发展,基于监测数据驱动的损伤识别方法更新迅速,此类方法仅依靠桥梁的力学行为变化,便可以分析结构安全状态,而无须建立复杂的桥梁有限元模型,可结合健康监测系统为桥梁管理...