追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
此外,研究还发现,音乐家和非音乐家在处理音乐边界时的大脑活动存在细微差异:音乐家主要依赖于专门的听觉处理回路,而非音乐家则使用更广泛的神经网络来处理音乐边界。研究发表在PNAS上。#神经科学#音乐边界#听觉处理#神经适应性#音乐认知阅读论文:Burunat,Iballa,etal.“Breaking(Musical)Boundaries...
摩根有“红利”,胡迪在好贝塔上的阿尔法挖掘
整个三层就是我们基于多层次回归构建的多因子模型。事件驱动策略是我们的卫星策略,通常会有整体仓位的控制,主要使用自然语义分析进行文本信息的处理。这些文本的来源主要包括研究报告、公司公告、新闻网站等。对于有正向文本信息的个股,我们会进一步运用其他维度的分析决定是否入池。这个策略的优势在于,可以帮助捕捉到高赔率...
图灵奖遗忘的AI之父,GAI时代再发声:Jurgen重谈AI“创业”史
MLST:理论上,Python解释器可以执行无限多的程序,而神经网络只能识别它们训练过的有限事物,这是两者的根本区别。JürgenSchmidhuber:理论上是这样,但在实际操作中,因为存储空间有限,所有计算设备都受限于有限状态自动机。我们能实现的,是由循环神经网络代表的有限状态自动机。有些任务,比如乘法运算或定理证明,某些自动机...
微美全息(NASDAQ:WIMI)布局基于卷积神经网络的多层次特征融合算法
当前的多层次特征融合算法主要集中在浅层和中层特征的融合上,未来WIMI微美全息将进一步探索更深层次的特征融合,如融合更高层次的特征,以提高算法的性能和表达能力。并在多层次特征融合算法中引入注意力机制,以提高网络对关键特征的感知和利用能力。除了卷积神经网络(CNN),还可以考虑将其他模型与多层次特征融合算法结合,...
谷歌向AGI狂奔!DeepMind虚拟老鼠神经网络还原生物大脑:解锁大脑...
为了创建高度逼真的虚拟老鼠,研究团队结合了无标记3D姿态估计和深度模仿学习等技术。虚拟老鼠的人工神经网络能够将期望的3D运动轨迹和感官信息转化为所需的运动指令,从而精确控制虚拟身体的动作。这种将高层次运动愿望转换为低层次运动指令的过程,实际上就是大脑进行的反向动力学计算??...
Nature:神经网络“举一反三”能力甚至超人类
将系统性注入神经网络是一件大事,它可以同时解决这两个问题(www.e993.com)2024年9月10日。但也有网友指出:人类的沟通是多样且多层次的,可以从太多角度总结,所以有必要持合理的怀疑态度,同时还需要证据和测试结果。还有网友表示用这种方法能够击败GPT-4是因为提示的问题:我觉得一名高级的提示工程师使用GPT-4可以达到正确率85%的效果。“根...
深度神经网络压缩与加速技术
深度神经网络是深度学习的一种框架,它是一种具备至少一个隐层的神经网络。与浅层神经网络类似,深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供建模,但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次,因而提高了模型的能力。深度神经网络是一种判别模型,可以使用反向传播算法进行训练。随着深度神经网络使用的越来越多,相应的压缩和加速...
聊聊大模型如何思考与深度学习
陈羽北:是的。就是假设有一天你醒来,所有的神经元都打乱了,那你还能再去理解这个世界吗?因为你看到的已经不再是一张图片了,你也不能再用卷积神经网络来做这件事情了,你需要什么样的方法?虽然我们还没完全解决这个问题,其实目前也已经走了一步。虽然我的所有的神经元都打乱了,就是我们的感受器图像里边的这些...
类脑智能:人造超级大脑
4.类脑学习需要融合更多神经生物学理论生物大脑的学习智能来源是其有着超大规模和复杂互联的神经网络,通过模拟生物神经网络从而实现类脑学习是类脑智能的发展思路之一。近年来蓬勃发展的深度神经网络利用生物大脑在进行信息处理时的层次化信息,在诸多领域取得了重大突破。
聊聊大模型如何思考与深度学习科学家Yann LeCun
陈羽北:是的。就是假设有一天你醒来,所有的神经元都打乱了,那你还能再去理解这个世界吗?因为你看到的已经不再是一张图片了,你也不能再用卷积神经网络来做这件事情了,你需要什么样的方法?虽然我们还没完全解决这个问题,其实目前也已经走了一步。虽然我的所有的神经元都打乱了,就是我们的感受器图像里边的这些...