为大脑中不同可塑机制提供规范性解释,突触可塑性模型的统一理论

关键见解是,稳定性分量的变化只会缩放输入,仅影响二阶统计量,而不会改变归一化的高阶统计量。当权重向量接近其稳定值时,LTD因子在两个分量中都会精确抵消LTP因子的二阶依赖性,从而实现相关性不变学习。相比之下,异突触LTD与权重向量w成正比,并且不在选择性方向上起作用,从而使LTP选择性依赖于二阶统计量。重要的...

LeCun最新万字演讲:纯语言模型到不了人类水平,我们基本已

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过程。实现这一点的唯一方法是通过隐函数,基本上就是像这里的目标函数,即右侧的红色框所示,它主要用来衡量输入和提议的输出之间的兼容性,然后通过寻找与输入最匹配的输出值来计算最终输出。你可以将这个目标想象成某种能量函数,并通过最小化这个...

人类自身都对不齐,怎么对齐AI?新研究审视偏好在AI对齐中的作用

首先,它不是唯一直观合理的噪声理性选择模型:随机效用模型是将选择建模成最大化随机扰动效用值的结果,并被广泛用于市场营销研究。更重要的是,带噪理性不足以解释人类未能采取最佳行动的全部方式。为了准确地从人类行为中推断出人类的偏好和价值观,必需更丰富的有限理性模型。最根本的是,人类动机不能完全归结为单纯的偏...

哥伦比亚大学杨立昆演讲:大模型只是AI发展阶段性成果,但下一步AI...

如果你有一个随机的计算机视觉问题,你可以下载Dinov2,它会从图像中提取特征,并用少量的样本训练一个分类器来解决问题。这个模型在医学成像、生物成像等领域也表现得非常出色。我们最近开发的IJEPA方法在学习视觉特征方面也非常有效。虽然我不想让大家陷入过多的技术细节,但可以肯定的是,IJEPA比基于重建的方法表现更好...

被质疑“不该拿物理学奖”的诺奖得主,一生经历却足够拍一部《奥本...

大多数人会选择继续昨天的工作,无论是延续某个研究方向、完成一些测量或是推进故事的情节发展。但如果被迫在更深层次上,或者是在一个长期项目中问自己“现在该做什么”,大多数人会尽量避免改变他们一直以来乐在其中的研究领域。而我,选择去寻找一个真正的「难题」(APROBLEM),而不是小问题(aproblem)……对我...

为何马斯克的“盲视”不可能超越肉眼?

(3)光幻视阈值和亮度作为电刺激时间特性的函数IoneFine团队将模型预测与各种脉冲序列中测量的电流幅度阈值和亮度评级的数据进行了比较,该模型能够准确地描述脉冲序列如何随着时间变化转化为感知强度,从而成功预测了在各种脉冲参数、电极位置和电极尺寸条件下的光幻视阈值和亮度评级(www.e993.com)2024年11月2日。这意味着,无论电刺激的频率、脉冲宽度...

多无人机之间的联合网络与通信系统设计

然而,直接应用MADRL也存在一些挑战。首先,在射程较大的区域,MU大多数时候无法覆盖目标。如何合理设计无人机的奖励函数来缓解奖励稀疏是一个问题。其次,由于目标信息未知,如何设计一个新的指标将目标覆盖率转换为已知信息以辅助决策也是一个挑战。在本文中,我们研究了未知区域多无人机协同网络的控制优化问题,以...

诺贝尔物理学奖为何颁给机器学习?Physics for AI 综述介绍

在物理学中,能量是系统状态的一个核心概念,它与系统的行为和变化密切相关。系统的稳定状态实际上代表了其对应的势能最低的状态。将这个思想迁移到深度学习中,可以构造出神经网络处于稳态时能量函数的定义。在神经网络中,能量的概念被用来分析和优化网络的损失函数,通过寻找能量最小化的状态来训练网络,提高网络的性能和...

人形机器??的奇点时刻,还有多久到来?

打一个不恰当的例子,在机器学习中,许多研究者花费大量精力在设计损失函数上,一旦损失函数确定,数学家们就会寻找最优的解决方案。但问题是,一旦损失函数确定,它就不能在机器学习过程中改变。然而,在现实生活中,许多问题的目标是难以形式化的,而且损失函数在实际学习过程中往往是会变化的。

升维思考,降维行动

最简单的方案,是让每个人试一桶酒,用时30分钟,就可以判断出哪一桶酒有毒。这个是“一维”的直线思维,在现实生活中也未尝不可,好过什么都不干。这样的解法,答案是:99个人。解法2:二维法从二维层面去思考,引入笛卡尔的坐标。把100桶酒摆成10????10的矩阵,如下:...