AI引擎如何加速科学研究?对话深度原理创始人、新神经网络架构KAN...
段辰儒:麻省理工学院博士、深度原理创始人在微软供职期间,为多家化学材料公司部署计算化学和人工智能解决方案。深度原理于2024年创立,专注于人工智能驱动化学领域的科学研究。刘子鸣:麻省理工学院博士本科毕业于北大物理学院,开发全新的神经网络架构KAN,在科学发现领域展现了出色的表现和更高的可解释性。主持人:...
从卷积运算原理、卷积神经网络的结构和工作原理介绍卷积神经网络
卷积神经网络的工作原理可以分为前向传播和反向传播两个阶段。前向传播是从输入数据到输出结果的过程,反向传播是根据输出结果计算损失函数的梯度,然后通过梯度下降更新网络参数。3.1前向传播前向传播是卷积神经网络的推理过程,它从输入数据开始,逐层进行卷积运算、池化操作和全连接运算,得到最终的输出结果。具体地,...
...距离我们还有多远?对话深度原理创始人、新神经网络架构KAN作者...
段辰儒:麻省理工学院博士、深度原理创始人在微软供职期间,为多家化学材料公司部署计算化学和人工智能解决方案。深度原理于2024年创立,专注于人工智能驱动化学领域的科学研究。刘子鸣:麻省理工学院博士本科毕业于北大物理学院,开发全新的神经网络架构KAN,在科学发现领域展现了出色的表现和更高的可解释性。主持人:...
一阶优化算法启发,北大林宙辰团队提出具有万有逼近性质的神经网络...
人工设计的网络架构如ResNet等;神经网络架构搜索则通过搜索或强化学习的方式在搜索空间中寻找最佳网络结构;基于优化的设计方法中的一种主流范式是算法展开(algorithmunrolling),该方法通常在有显式目标函数的情况下,从优化算法的角度设计网络结构。然而,现有经典神经网络架构设计大多忽略了网络的万有逼近性质——...
北大林宙辰团队提出具有万有逼近性质的神经网络架构的设计方法
人工设计的网络架构如ResNet等;神经网络架构搜索则通过搜索或强化学习的方式在搜索空间中寻找最佳网络结构;基于优化的设计方法中的一种主流范式是算法展开(algorithmunrolling),该方法通常在有显式目标函数的情况下,从优化算法的角度设计网络结构。然而,现有经典神经网络架构设计大多忽略了网络的万有逼近性质——...
上海交大先进体系结构实验室在电子设计自动化领域顶会DAC 2024...
而在推理过程中,计算结果可以直接根据索引从表中检索,从而消除了此过程复杂的计算开销(www.e993.com)2024年9月10日。此外,我们设计了一个统一的处理单元架构,使得它可以与现有神经网络加速器架构无缝集成。实验结果表明,本方案的加速器在模型精度近乎无损的同时,可以实现9.31倍加速和81.3%的能量减少。
【车咖●书推荐】新能源汽车热系统-机械工业出版社
最后总结原理图和印制电路板的设计要点,并结合印制电路板的可制造性给出了一些实践指南。智能汽车网络安全权威指南这是一本能帮助汽车从业者和安全从业者全面构建汽车网络安全知识体系、快速掌握汽车网络安全攻防经验的权威指南。它由国内知名电动汽车厂商安全团队负责人带领核心团队成员撰写,以“安全左移”为指导...
第三代神经网络模型:面向AI应用的脉冲神经网络
4.网络结构尽管经过长期的进化后的形成神经元连接方式对人工网络具有重要的参考价值。但目前,脉冲神经网络在结构设计上还是更多地依赖于人工神经网络中经典结构的复用,包括卷积结构、循环结构、残差结构等,生物的结构启发更多地聚焦于非全局尺度。由对马赫带现象的解释引发,在多种感知觉系统中得到验证的同层神经元间侧...
深度网络数据编码新突破,上交大SPARK登上计算机体系结构顶会
图1不同网络中INT4范围内数据和INT8范围内数据的比例为了利用数据表示中固有的比特冗余,作者提出了SPARK——一种可变长度的编码方案,通过引入一位指示符和新颖的编解码模式来支持混合精度。这种编码方案电路设计简单,而且维持存储对齐。主要方法...
(万字干货)如何训练优化“AI神经网络”模型?
以上,就是反向传播工作的基本原理了。不如,我们再往下追问一步,反向传播算法是如何改变原神经网络的权重和偏置呢?我们已知,反向传播的基本思想是从输出层开始,逐层向前计算每个神经元对损失函数的负贡献(即梯度),这其中的“梯度”,便可以更新神经网络的权重和偏置,从而获得较低的损失函数值。