类人神经网络再进一步!DeepMind最新50页论文提出AligNet框架:用...
为了将这种精心构造的类人相似性结构信息迁移到预训练的神经网络基础模型中,研究人员引入了一种基于Kullback-Leibler散度的新目标函数,将语义信息蒸馏到一个学生视觉基础模型(VFM)中。实验结果为了验证AligNet框架的有效性,即是否有助于提高模型与人类之间的对齐度,研究人员验证了模型在THINGS三元组异类(tripletodd-on...
LeCun最新万字演讲:纯语言模型永远到不了人类水平,我们基本已经...
从概念上讲,它的运作方式是这样的:前馈过程是指你观察到一个输入,通过感知系统运行,比如通过一系列的神经网络层,并产生一个输出的过程。对于任何一个单一输入,通常只有一个输出,但在很多情况下,对于一个感知输入,可能存在多种可能的输出解释。你需要的是不仅仅计算单一函数,而是能够处理单个输入对应多个输出的映射...
看到有人提出了这种想法:一种创新的神经网络设计概念…
看到有人提出了这种想法:一种创新的神经网络设计概念…2024年09月06日09:59蚁工厂语音播报缩小字体放大字体微博微信分享0看到有人提出了这种想法:一种创新的神经网络设计概念,利用透镜作为权重,以光作为输入,从而实现零推理成本。可行吗?#AI探索计划#相关新闻加载中...
智能时代的机器学习:基础、应用与未来趋势
神经网络是一种模仿人脑神经元连接的计算模型。它由输入层、隐藏层和输出层组成,能够捕捉复杂的非线性关系。深度学习是神经网络的一种扩展,涉及多层隐藏层的网络结构。5.K-近邻(K-NearestNeighbors,KNN)K-近邻是一种简单的分类算法,通过计算新数据点与训练集中每个点的距离,选择最近的K个邻居进行投票,决定...
基于光学神经网络芯片的灵活OAM模式光交换
图1是基于光学神经网络芯片的模式光交换的概念图,利用光学神经网络芯片结合多模光纤实现的自配置模式光交换网络。多模光纤中的信道为模式信道,不同的信息加载在不同的正交模式上复用传输。输入多模光纤中多个模式信道先通过模式解复用器解复用至多个单模光纤,然后与光学神经网络芯片连接实现多通道光交换功能,之后再经过多个...
两名科学家因机器学习方面的贡献分享2024年诺贝尔物理学奖
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(www.e993.com)2024年10月23日。相关技术已被用于推动多个领域的研究,包括粒子物理、材料科学和天体物理等,也已用于日常生活中的人脸识别和语言翻译等。她同时警告说,机器学习的快速发展也引发了人们对未来的担忧...
深度学习与第一性原理计算
2.1神经网络的基本概念最近几十年算法的创新和计算机硬件的快速发展,使得人工智能(artificialintelligence,AI)的概念已经从实验尝试演变成现实生活中的重要部分。许多以前需要人类智能才能完成的任务,现在可以通过计算机系统解决,如决策下达、视觉识别和语言对话。机器学习是AI领域的一个重要分支,它使计算系统在没有明确编...
时空图神经网络ST-GNN的概念以及Pytorch实现
对于时空图神经网络Spatail-TemporalGraph来说,最简单的描述就是在原来的Graph基础上增加了时间这一个维度,也就是说我们的Graph的节点特征是会随着时间而变化的。GNN模型和序列模型(如简单RNN、LSTM或GRU)本身就复杂。结合这些模型以处理空间和时间依赖性是强大的,但也很复杂:难以理解,也难以实现。所以在这篇文章...
计算神经科学读书会启动:从复杂神经动力学到类脑人工智能
2.弭元元:神经计算建模基础与入门大脑的高级认知功能,如感知、运动、学习与记忆等,都是由海量神经元所构成的复杂神经网络来实现的。网络中的神经元接收外部输入信息,通过突触连接相互作用,在记忆、注意、情感等因素调控下,使得网络状态发生改变,进而实现了对信息的编码、存储、整合等操作。破解神经系统的信息处理机制...
如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」
而要研究等变神经网络,可使用表示论(representationtheory)这种数学工具。(请注意,「表示」这一数学概念不同于机器学习领域中的「表征」的典型含义。本论文仅使用该术语的数学意义。)近日,JoelGibson、DanielTubbenhauer和GeordieWilliamson三位研究者对等变神经网络进行了探索,并研究了分段线性表示论在其中的...