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...
然而,尽管AI在某些领域已经取得显著成果,如化学反应、蛋白质折叠问题,化学关注实用功能和新反应机制的开发,不同于物理寻求基本定律的统一,在涉及到物理原理的重大发现方面仍面临挑战。物理学家对原理性发现有着更高的期望值,而目前AI提供的解决方案往往难以满足这一标准。尽管如此,AI与高通量实验的结合仍是未...
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,...
浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用|算法|人工智能|神经网络...
其中,人工神经网络是受大脑神经元中突触、轴突等结构启发而设计的计算模型。神经网络架构在不断发展,最初是把全部神经元逐层连接起来的全连接神经网络,但它容易过拟合且推理速度慢,后来逐步发展出能进行局部连接的卷积神经网络,卷积时只有部分神经元被激活从而减少计算量;卷积神经网络不能处理时间序列数据,后来发展出了...
量化专题 · 神经网络理论:神经元、激活函数及网络结构
多个神经元通过一定的方式进行连接并传递信息,就构成一个神经网络。通常用到的神经网络结构有前馈网络、记忆网络、图网络等。3.1前馈网络前馈神经网络中每一个神经层接收前一层神经元的信息输出,并将信息输出到下一层神经元。整个网络中的信息是单向传播的,没有反向的信息传播。前馈网络包括全连接前馈网络和卷积神...
解锁生成式AI的秘密:神经网络与深度学习原理
神经网络和一般程序一样,也是由数据和计算构成,并且它的存储和计算都是非常确定的。举个例子,我们要解决一个通过x推导y的线性回归问题。观察到x=1时y=3,x=2时y=5,现在要求x=3时y=多少。问题本身比较简单,我们甚至可以直接算出回归方程式为y=mx+b,其中m=2,b=1。(线性回归链接:http...
8000字干货说清楚AI产品经理必修的“神经网络”
说完神经网络的概念和优势之后,我会进一步说明神经网络的技术基本实现原理(www.e993.com)2024年8月7日。从神经元,层次结构,权重,激活函数这四点入门,来揭开神经网络的“盖头”,看其庐山真面目。接下来,基于神经网络,顺带引出它的高级版本:深度学习,浅聊一下他们之间的关系。后期会有专门的篇章来介绍深度学习,就不在此处展开,本篇重点还是围绕...
写给小白的AI入门科普
神经网络是联结主义的代表。顾名思义,这个路线是模仿人脑的工作原理,建立神经元之间的联结模型,以此实现人工神经运算。深度学习所谓的“深度”,是神经网络中“隐藏层”的层级。经典机器学习算法使用的神经网络,具有输入层、一个或两个“隐藏层”和一个输出层。
神经网络的基本原理与算法特点
神经网络,作为人工智能领域的一个关键分支,近年来在图像处理、语音识别、自然语言处理等多个方面取得了显著的成果。其基本原理是模拟人类大脑神经元的连接和工作方式,构建一个高度互联的网络来处理信息。神经网络的基本原理与算法特点一、基本原理神经网络的基本原理可以追溯到生物学中的神经网络。在生物神经网络中,...
推倒万亿参数大模型内存墙!万字长文:从第一性原理看神经网络量化
万字长文:从第一性原理看神经网络量化从32位,到16位,再到8位,量化在加速神经??络????发挥了巨??作??。放眼一看,世界把所有的??光都聚焦在数字格式上。因为在过去的??年中,AI硬件效率的提??有很????部分要归功于数字格式。较低精度的数字格式,帮助推倒了数十亿参数模型的内存墙。
Sam Altman:这是我见过的对ChatGPT原理的最佳解释
ChatGPT的核心是神经网络,就是对理想人脑的模拟。ChatGPT虽然看起来很复杂,但实际上涉及的最终元素和原理非常简单,就是一个由“人工神经元”构成的神经网络,每个神经元执行简单操作:将一组数值输入与一定的权重相结合。ChatGPT的原始输入是一个由数组成的数组,当ChatGPT“运行”以产生新标记时,这些数就会“...