追问daily | 首次完整绘制果蝇大脑神经连接图;小型神经网络也能...
通过进一步的数学模型分析,研究人员证明了只要神经元之间的连接精确调整,小型网络(例如仅由四个神经元组成的网络)也可以生成环形吸引子(ringattractor),从而维持连续的内部表示。尽管小型网络对噪声和连接变化更加敏感,但其计算能力却远超科学家的预期。这项研究拓展了小型神经网络的应用范围,并提示大型网络或许能够处理...
12个电力大模型案例
电网1国网公司:“大模型+知识图谱”助推电力行业数智化转型大模型技术泛化能力强,但缺乏稳定性,无法直接赋能企业数智化发展。而基于三元组构建的知识图谱可解释性强,但逻辑推理能力较弱,无法回答图谱中不存在的知识问题。因此,在电网数智化转型的过程中,厘清知识图谱和大模型之间的关系,融合两者优势,是电力...
中国顶尖AI大牛TOP 2,正在车圈All in端到端
类似的成果还有很多,从内容上看,王晓刚的学术成果覆盖模式识别、机器学习、特征提取和计算机视觉,涉及卷积神经网络、深度学习、人脸识别系统、人脸和判别模型,均属于人工智能范畴。模式识别、大语言模型、计算机视觉技术等交叉领域的探索,正是目前自动驾驶领域最热门、最被看好的方向之一——端到端自动驾驶。所以,在商...
浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用
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...
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
通常情况下,在占据网络中,对每个位置的判断标准通常是二元的,即该位置是被占据(occupied)还是未被占据(free)。这种判断通常是根据传感器数据和场景特征来进行的,这与传统freespace的检测方案中依据具体的物体类别来进行判别简化了不少。此外,如果是参照GPU处理的方式,每个GPU上可以跑一个神经网络来专门处理占据网络...
亿欧专访云知声CEO黄伟:大模型进入下半场,比拼什么?
“智能语音电子病历系统”、智慧病房、智慧医院等等,诸多解决方案也经受了疫情期间的大流量考验,并在今年实现大模型首批在严肃医疗场景的实用落地;在AI行业寻找统一架构与突破口时,云知声积极建设知识图谱、落地诸多判别式AI案例,曾用5年时间构建了国内规模最大的医学知识图谱,而在生成式AI与大模型火爆之后,这些过去的...
周宁静|人工智能时代犯罪参与理论面临的挑战及应对——以ChatGPT...
神经网络是目前最好的机器学习模型,其模型参数通常高达百万级,通过这样海量数据训练出的包含海量参数的神经网络,往往被当成黑盒使用。黑盒的本质决定类似ChatGPT的人工智能系统所生成的结果往往不具备可解释性。有责任能力的自然人与法人等承担责任的基础在于其本身行为的可解释性,这也论证了不能将人工智能类比法人组织...
韩国又一起“N号房”事件震惊全球,AI狂飙背后谁为其套上缰绳?
Deepfake能够实现以假乱真的效果,与其背后的CNN(卷积神经网络)和GAN(生成对抗网络)等技术基础密不可分。葛星宇解释称,CNN是一种专门用于处理图像和视频等数据的深度学习模型,能够提取出人脸中的五官、微表情等细节特征。而GAN则包含生成器和鉴别器两个核心要素,生成器负责生成虚假内容,鉴别器负责判断其真假。两者相互...
太强了!深度学习的Top10模型!
1、深度神经网络(DNN)背景:深度神经网络(DNN)也叫多层感知机,是最普遍的深度学习算法,发明之初由于算力瓶颈而饱受质疑,直到近些年算力、数据的爆发才迎来突破。模型原理:深度神经网络(DNN)是一种构建于多层隐藏层之上的神经网络。每一层都扮演着信息的传递者和加工者的角色,通过非线性激活函数将输入数据转换为更具...
8000字详解“降维算法”,从理论实现到案例说明
在人工智能领域,我们常用的降维算法有主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、因子分析(FactorAnalysis)、局部线性嵌入(LLE)、等距映射(Isomap)、t-SNE、自编码器(Autoencoder)等。主成分分析(PCA)原理:PCA通过正交变换将数据投影到新的坐标系上,使得新坐标系的前几个主成分能够解释大部分的方差。