NeurIPS 2024|标签噪声下图神经网络有了首个综合基准库,还开源
具体来说,我们记录了以下几个指标,包括在30%均匀噪声下的正确标记的训练节点的预测准确率(ACLT)、错误标记的训练节点的预测准确率(AILT)、正确监督的未标记节点的预测准确率(AUCS)、未监督的未标记节点的预测准确率(AUU)和错误监督的未标记节点的预测准确率(AUIS)。这??,「正确监督」、「错误监督...
...靠谱一试便知!普林斯顿新基准CORE-Bench:最强模型仅有21%准确率
在测试集上,使用GPT-4o的CORE-Agent在CORE-Bench-Easy中正确回答了59.26%的视觉问题和87.88%的书面问题;使用GPT-4o-mini的CORE-Agent正确回答了37.78%的视觉问题和81.81%的书面问题。视觉问题之所以更难,主要因为模型需要分析图表中的结果,而书面答案通常可以直接在终端输出中找到。如果生成了多个输出文件,智能体...
AI集大成!Scallop:神经符号编程语言: 符号、概率、可解释等强化...
这种方法需要50K个训练周期才能达到84.9%的测试成功率,其中单个周期是从头到尾的一次游戏会话。相比之下,使用Scallop的神经符号解决方案只需要50个训练周期就能达到99.4%的测试成功率。Scallop通过将代理的任务分解为独立的神经和符号组件来实现这些神经符号范式的好处,如图2b所示。这些组件执行最适合各自范式的子任务:神...
万字带你体验国内外主流车型智能驾驶测试
如问界与阿维塔测试车型对路网的覆盖程度较高但接管率同样较高,而小鹏在测试时仅覆盖了主要的路网,但接管率更低,在安全接管方面占优;而在顺滑程度方面,当前国内的城市NOA功能仅仅达到“能用”水平,距离功能“好用”、用户“爱用”仍有较大的差距。
李根国:从全球最快的到最需要的……展望下一代AI算力
从软件的角度出发,现在的计算方法与硬件的匹配关系较差,所以现在也在改变算法,但是算法也不容易改变。辛顿从1980年代就开始研究人工智能的卷积神经网络算法,尽管人工智能有许多算法的设计,但本质上不可能在短期内有更大突破,所以要将软硬件两者结合起来,尽可能提高效率。
NeurIPS 2024 | FaceChain团队新作,开源拓扑对齐人脸表征模型TopoFR
近年来,无监督学习和图神经网络的成功已经表明了数据结构在提升模型泛化能力中的重要性(www.e993.com)2024年10月25日。大规模人脸识别数据集中天然地蕴含着丰富的数据结构信息,然而,在人脸识别任务中,目前还没有研究探索过如何挖掘并利用大规模数据集中所蕴含的结构信息来提升人脸识别模型在真实场景中的泛化性能。因此本文致力于将大规模人脸数据集中...
追问daily | 气味的单神经元表征;神经现象学的数学视角;内感受与...
新算法助力神经网络克服“灾难性遗忘”脑科学动态人脑中气味的单神经元表征嗅觉是日常生活中不可或缺的感官之一,其缺失会导致食物失去美味,甚至无法感知危险。为了探究人类嗅觉感知的神经机制,波恩大学医院、波恩大学和亚琛大学的研究人员首次在人体中研究了单个神经元的反应,弥合了动物和人类嗅觉研究之间的差距,增强...
2024年诺贝尔物理奖官方解读:他们用物理解码信息
如果你只保存一个模式,这可能看起来没什么特别的。也许你会想,为什么不直接保存图像本身,并将它与正在测试的另一张图像进行比较,但霍普菲尔德方法的特别之处在于它可以同时保存多张图片,网络通常能够区分它们。霍普菲尔德将搜索网络来寻找合适状态的过程比作在有摩擦力的起伏地面上滚动一个球。如果球被放在某一个位置...
通用人工智能:是什么?如何测试?如何实现?|研读
1)在特定数据集上不犯错。神经网络在数据集上的准确率通常很难达到100%,但这仍是一个可追求的目标。然而,对于AGI而言,特定数据集上的表现并不代表其“样本外泛化”的能力。它不是解决幻觉问题的根本途径,尽管能一定程度缓解。2)可以犯错但要“犯和人一样的错”。这一要求表面上看似合理,但仍须仔细分析。正如...
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。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...