神经系统的3层组织原理 2万字
有假设认为,基于图灵的反应扩散原理[89]的神经网络的自组织可以产生类似网格的模式。基于计算机的模拟已经证实了图灵对称性破缺与使用自旋玻璃模型的类似网格网络之间的合理联系[90]。位置细胞主要位于海马体,这是一个在大脑皮层中没有经典柱状结构的区域。每个位置细胞(参见图6)代表环境中的一个空间位置,称为“位置场...
前OpenAI创始成员Andrej Karpathy:Tesla能实现自动驾驶领域的AGI
可微分神经计算机(DNC):一种特殊的神经网络,能够存储和检索信息,类似于计算机中的内存系统。它是“可微”的,意味着可以通过反向传播优化它的参数,使其在解决复杂任务时表现更好。Transformer虽然是我们在算法领域偶然发现的一个奇迹,但它背后确实有很多个关键创新,比如残差连接(residualconnections)、层归一化(layer...
基于电流特征分析的电机故障诊断研究进展
Elbouchikhi等人利用最大似然原理从去噪信号中估计出故障频率,然后实现了稳态条件下轴承故障、转子断条和气隙偏心的故障识别。图7基于电流信号的MUSIC图8融合了SVD与KF的MCSA图9基于瑞利商的检测方法上述高分辨率频谱分析方法能有效估计故障频率和振幅,故障识别精度高。凭借这一优势,高分辨率频谱分析吸引了众多...
百川大模型:引领人工智能新时代的重要力量
百川大模型,作为一种基于深度学习的自然语言处理模型,其技术原理主要建立在Transformer架构之上,这是一种特别适合于处理序列数据的神经网络结构。Transformer架构通过自注意力机制(Self-AttentionMechanism)来捕捉输入序列中的依赖关系,无论这些依赖关系在序列中的位置有多远。这种机制使得模型能够更好地理解语言的上下文,从...
iMeta | 徐健/姚粟/崔云龙-合作发明基于拉曼组原理的益生菌单细胞...
(B)21个菌株类别的混淆矩阵。条目i,j表示在给定类别i的基本事实的情况下由CNN预测为类别j的测试光谱的百分比;沿对角线的条目表示每个类别的精度。(C)使用总共18层的一维残差网络,将SCRS分类为21个应变类别之一。(D)不同比例的植物乳杆菌299V光谱和非植物乳杆菌的模拟样品的预测相对丰度和真实相对丰度的性能比较。
清华大学方璐教授/戴琼海院士/吴嘉敏副教授,最新Nature Photonics!
图1a是使用WWS观测大气湍流的示意图(www.e993.com)2024年10月23日。SHWS和WWS的比较(图1b,c),突出显示WWS的大气探测范围随着海拔的增加而扩大。等晕像差近似原理如图1d所示。图1e描绘了WWS进行大气湍流观测的流程,包括使用多层感知器(MLP)网络进行斜率估计和波前重建。图1.WWS原理...
最新自动驾驶视觉SLAM方法综述|算法|点云|鲁棒性|人工智能技术...
2视觉SLAM原理视觉SLAM系统的经典结构可分为五个部分:相机传感器模块、前端模块、后端模块、回环模块和建图模块。如图1所示,相机传感器模块负责收集图像数据,前端模块负责跟踪两个相邻帧之间的图像特征,以实现初始相机运动估计和局部建图,后端模块负责前端的数值优化和进一步的运动估计,回环模块负责通过计算大规模环境中...
引领药物研发新革命,AlphaFold3太强了!专家团队手把手教授AI蛋白...
:深度学习可以用于预测蛋白质序列的功能和稳定性。通过神经网络模型和自然语言处理技术的结合,可以设计出具有特定功能和稳定性的蛋白质序列,例如酶活性、药物靶点等。蛋白质-蛋白质相互作用预测:深度学习模型可以预测蛋白质和蛋白质之间的相互作用,从而帮助设计新的蛋白质复合物和抗体。
大模型时代(2):大模型的基本原理详解
网络级融合:构建一个多模态的神经网络架构,使得不同模态的信息可以相互交互和补充。九、可解释性(Interpretability)定义:可解释性是指模型能够清晰地解释其决策过程,使得人们可以理解模型的工作原理。这对于增加模型的信任度和安全性非常重要。方法:局部可解释性:通过局部解释方法(如LIME或SHAP),解释模型在某...
深度神经网络:自动驾驶汽车的“引擎”
在过去十年中,深度神经网络取得了突破性进展,从微软亚洲研究院在ImageNet图像识别挑战赛中使用的残差网络,到DeepMind的alphaGo围棋算法,它们都依赖深度神经网络的发展与完善。在自动驾驶汽车领域,深度神经网络也起到了类似于推动引擎的作用。估算道路边缘位置、发现障碍物、根据GPS数据和加速度计跟踪汽车位置,穿越繁忙的十...