AI 科普丨图神经网络(GNN)的完整总结!

它通过节点采样构建计算图,捕捉图结构特征,提高图卷积神经网络在大规模数据上的可扩展性。PinSage使用基于重要性的节点采样算法,利用随机游走策略评估节点重要性,并进行重要性加权。VR-GCN是一种新的采样算法,解决了大规模图神经网络参数共享问题。它仅采样两个节点,利用历史激活节点减小方差,显著减小估计梯度的偏置和...

王坚:AI,让科学发生革命的工具

《财经智库》:近期,诺贝尔物理学奖和化学奖分别颁发给了从事人工智能的科学家,无论是人工神经网络和机器学习的基础性发现,还是在预测蛋白质结构和计算方面,均与人工智能相关,这说明AI技术在多个领域的应用并产生深远影响,但为什么诺贝尔奖的颁奖词里并未提人工智能的字眼?王坚:有意思吧。当今年的诺贝尔物理学奖公布...

QB 伯晓晨/李昊/陈河兵团队合作提出从三维染色质结构中高效检测...

团队进一步探究了不同染色体空间结构特征与CNV之间的关系,将Hi-C数据使用图的方式进行建模,并基于图卷积神经网络模型从捕获的染色质空间结构特征推断CNV。首先,通过Node2Vec算法构造图的节点特征后,使用一个权重参数共享的GCN模型在三种细胞系的不同染色体中进行预测,预测准确率达97.18%、94.87%和95.81%,结果表明与CNV...

神经网络理论研究的挑战性课题:统计物理能否给智能科学带来第一性...

传统的神经网络的统计物理研究分为两个主要流派:一方面是工程领域,发展以理论为基础的算法;另一方面是神经科学领域,通过物理方法来解决描述大脑计算的数学模型。在物理学中,我们有最小作用量原理,从中可以推导出经典力学或电动力学规律。我们不确定在神经网络(甚至大脑)的物理学中是否存在可以用简洁的数学形式表达的...

OpenAI死对头、Claude掌舵人访谈:与Altman分道扬镳不是因为商业化...

Amodei解释说,问题在于,虽然Anthropic可以快速更新模型,但公司并不认为模型是“新的”,除非模型神经网络的规模发生了变化。此外,他表示,不同大小的模型需要不同的训练时间,如果一个模型比另一个模型晚发布,这可能会使命名变得复杂。Amodei笑着说:“当我们有Haiku、Sonnet和Opus时,我觉得我们在命名上做得...

美的集团获得发明专利授权:“一种神经网络结构搜索方法、装置...

专利摘要:一种神经网络结构搜索方法、装置、程序产品及存储介质,所述方法包括:对超网络进行训练,所述超网络包括多个第一候选操作,所述多个第一候选操作包括多种类型的操作且最后一层均设为BN层,训练时只更新所述BN层的参数;基于所述超网络搜索得到多个子网,所述多个子网与所述训练好的超网络共享权重;根据预...

...段文晖团队发布神经网络密度泛函框架,打开物质电子结构预测的...

具体而言,如下图所示,该研究将等变神经网络以材料结构信息的嵌入作为输入条件,进而输出哈密顿量矩阵,获得神经网络权重参数化的Hθ,能量泛函E[H]也可以被视为神经网络的损失函数E[Hθ]。神经网络DFT的架构与实现路径尽管自动微分(AD)非常适合计算??HE,但目前大多数DFT代码并不完全支持AD功...

量化专题 · 神经网络理论:神经元、激活函数及网络结构

神经元与激活函数神经元是构成神经网络的最基本单元,主要模拟生物神经元结构,接收输入并产生输出。下图是一个典型的神经元结构。其中向量x表示输入,z表示一个神经元所获得的输入信息x的加权和,叫做净输入,w是权重向量。净输入z经过激活函数f后,得到神经元的活性值a。

类人神经网络再进一步,DeepMind最新50页论文提出AligNet框架:用...

因此,软对齐不仅在聚类过程中,也在标记过程中,以多种方式嵌入了全局结构,从而提高了模型的一致性和类人行为。研究人员还探讨了软对齐技术如何影响模型在机器学习任务中的泛化能力和面对未知分布数据时的鲁棒性。为了评估模型表示的质量,首先固定神经网络模型的权重,并在这些固定权重之上训练一个线性分类器,而不是对...

Claude三巨头回应一切!Opus3.5仍可能发布,5小时超长视频10万人围观

而随着网络规模的增加,它能够捕捉到更多这种长尾分布中的复杂模式。语言也是一种进化的过程,有常用词和不常用词,句子结构和段落结构都是由此演化而来的。大模型能够捕捉到这些高层次的语言模式。那这个方法的极限在哪里?是否存在一个“天花板”?Amodei:我们目前还不清楚极限在哪里。我认为,人类能够理解许多复杂的模式...