...AI公司发布“牛顿”物理学大模型,能从传感器数据中学习物理原理
使用基于Transformer的深度神经网络,Newton模型对所有这些原始、嘈杂的传感器数据进行编码,并试图通过捕捉隐藏模式和统计分布来理解它们。接下来,研究团队训练了几个轻量级、特定于应用的神经网络解码器。这些解码器经过训练,可以执行现实世界的任务。例如,根据传感器数据预测未来结果或重建过去事件。在实际应用中,Newton...
神经网络中所体现的数学思维方式
在一些情况下,可以通过分析神经网络的权重矩阵的特征值和特征向量来理解网络的行为和性能。2.概率论-概率论为神经网络处理不确定性提供了理论基础。在神经网络的训练过程中,数据通常存在噪声和不确定性。概率论可以帮助我们对这些不确定性进行建模和分析,从而提高神经网络的鲁棒性和准确性。-例如,贝叶斯神经网...
百图万字解析云鲸逍遥001 Max:真正的扫地机器人机皇该是什么样...
其原理应该是采用特定波长的光源照射液体,通过检测液体对不同波长光线的吸收、反射和透射情况来分析液体的特性。进而区分出清洗液体脏污中的灰尘/粉尘类浊度含量和酱油、色拉油类色度含量等。检测到特定的污染种类之后,就可以将清洗拖布的温度调节到最合适的去渍范围。如果检测清洗后的液体仍不干净,就会继续复洗,...
随机梯度下降的演化力学分析:灾难遗忘与涡旋容量
综上所述,我们采用动态分解方法分析了人工神经网络(ANNs)中随机梯度下降(SGD)算法在固定点附近的随机性质。通过确定随机势函数(即当考虑SGD的随机性时,与ANNs中使用的损失函数不同的适当能量函数),解决了先前研究中关于爱因斯坦关系等基本统计原理的争议。此外,该方法和数据模拟还揭示了SGD的更多特性和结构。随机动态...
解锁生成式AI的秘密:神经网络与深度学习原理
神经网络基本原理本章重点提示:神经网络通过“学习”并存储训练集的一般规律,来解决训练集外的问题。神经网络以其参数的形式存储知识。每个神经元具有N+1个参数(N为输入数量),这些参数共同编码着学习到的规律。多层神经网络中的众多神经元共同构建了一个记忆库,存储着复杂且抽象的知识。神经网络的学习过程...
深度学习与第一性原理计算
传统第一性原理计算方法依赖于从基本物理原理出发建立物理模型与数学方程,然后通过数值计算求解这些方程(www.e993.com)2024年10月23日。传统算法具有较高的精确性,但通常需要耗费大量计算资源和时间,因此其应用范围和研究深度受到显著限制。相比之下,深度学习方法通过从海量数据中学习,利用神经网络自动发掘隐藏的规律和模式,高效建模特征表示和复杂函数...
无心插柳:苏联数学家柯尔莫哥洛夫与神经网络的新生
罗森布拉特是心理学出身,1957年在一台IBM704机上实现了单层“感知机”神经网络,证明了感知机可以处理线性可分的模式识别问题,随后又做了若干心理学实验,力图证明感知机有学习能力。罗森布拉特1962年出了本书《神经动力学原理:感知机和大脑机制的理论》(PrinciplesofNeurodynamics:PerceptronsandtheTheoryof...
2024年诺贝尔物理学奖跟图灵奖“抢饭碗”?详解→
正如丹尼尔松当天在接受新华社记者采访时所说,物理学的原理为两名科学家提供了思路,同时,人工神经网络在物理学中也得到了广泛应用,催生新的惊人发现。诺贝尔物理学委员会主席埃伦·穆恩斯在当天的新闻发布会上表示,两名获奖者利用统计物理的基本概念设计了人工神经网络,构建了机器学习的基础。相关技术已被用于推动多个...
国产光芯片重大突破!清华团队利用神经网络,首创全前向智能光计算...
FFM的机器学习原理紧接着,该研究利用空间对称互易性,数据和误差计算共享前向物理传播和测量,并且计算现场梯度(onsitegradients)以更新设计区域(图c右上及左下区域)的折射率。通过现场梯度下降,光学系统逐渐收敛(图c右下区域)。训练可用于对象分类的单层光神经网络,FFM学习可达到与理想模型相当的...
前沿综述:面向复杂系统建模的多模态图学习
在另一个案例中,可见神经网络(visibleneuralnetwork)将架构设定为节点对应于细胞系统不同尺度(如分子、通路)的概念,从小型复合物到广泛的信号通路,基于生物关系进行连接,并用于前向和反向传播。通过整合这样的归纳偏置,模型可以以数据高效方式进行训练,因为它们无需重新发明相关基本原理,而是从一开始就了解这些原理,...