2023-01-07神經網路凝聚態固體研究波函式

最近，位元組跳動 AI Lab Research 團隊和北京大學物理學院陳基課題組的工作《 Ab initio calculation of real solids via neural network ansatz》 給出了研究凝聚態物理...

2022-02-10突觸類腦器件神經網路人腦

在前期研究基礎上，該團隊基於對鐵電疇形態和翻轉動力學的設計，在鐵電量子隧道結中實現了亞納秒電脈衝下電導態可非易失連續調控的類腦突觸器件，可用於構建人工神經網路類腦計算系統，該成果日前發表於《自然通訊》雜誌上（Nat...

2022-02-08神經網路架構網路GHN訓練

他們設計了所謂的圖超網路（Graph Hypernetwork： GHN），可以在給定一組候選架構的情況下，找到解決某些任務的最佳深度神經網路架構...

2022-01-24AlphaGo圍棋神經網路蒙特卡洛演算法

AlphaGo在覆盤過程中，能夠使某步棋的機率提高一些，從而讓最開始說的那個“蒙特卡洛演算法”更容易選中它，另外讓棋局評估系統認識這一局面，並把它判斷為“其實是一步好棋”...

2021-11-26PyTorch學習框架神經網路機器

或者說可以去看些相關的書籍，比如我最近看的《深度學習框架PyTorch快速開發與實戰》，裡面對PyTorch會有基本介紹，以及會介紹相關的例項去做卷積神經網路和對抗神經網路以及Seq2seq自然語言處理等等...

2021-11-23論文模型卷積學習神經網路

圖注：DQN的網路模型為了能夠實現通用人工智慧，即用單一的演算法解決某個領域的多類挑戰性任務，作者開發了一個深度Q網路（DQN），它是強化學習和深度學習的結合...

2021-11-12學習弛豫最佳化神經網路DFT

最近，卡內基梅隆大學的研究人員提出了一種基於神經網路整合的主動學習方法，可以同時加速多個分子模擬中的區域性幾何構型最佳化，計算數量減少了 50-90%，使研究人員能夠在更少的時間內完成相同的工作...

2021-10-26GPTOpenAI神經網路模型AGI

對於 OpenAI 研究人員來說，這是一個巨大的飛躍並且增強了他們的信念感，也進一步讓我們相信 AGI 是深度學習的一個值得關注的問題（OpenAI 團隊對於AGI的最新想法，可見“資料實戰派”近期文章：OpenAI GPT-4進展有了一些...

2021-10-25神經網路核機網路訓練資料

透過研究理想化神經網路在數學上易處理的等同核機，研究者正在學習具有極高複雜度的深度網路為什麼在訓練過程中能夠收斂至對未見過資料泛化良好的解...

2021-10-19PIVRAFT粒子神經網路方法

使用深度學習方法進行 PIV 分析，為研究應用物理學和工程中廣泛設定中遇到的較小流場波動的新方法打開了大門...

2021-10-18卷積神經網路學習梯度函式

右邊：深度網路的特點是需要大量的訓練資料和計算資源，其中涉及大量的矩陣運算，可以在 GPU 上並行執行，還包含了大量的超引數，例如學習率、迭代次數、隱藏層數、啟用函式選擇、學習率調整方案、批尺寸大小、正則化方法等...

2021-10-17神經網路學習卷積深度梯度

因此，深度學習可以被定義為以下四個基本網路框架中具有大量引數和層數的神經網路：無監督預訓練網路卷積神經網路迴圈神經網路遞迴神經網路在這篇文章中，我主要討論三個框架：卷積神經網路（Convolutional Neural Network）基本...

2021-10-13影象分割檢測演算法神經網路

講師介紹課程大綱上課時間：9月6日-8日，每晚20:00-22:30課程服務：錄播＋直播授課+講師答疑+課堂筆記+作業佈置Day1：深度學習必備核心演算法通俗解讀神經網路模型細節知識點分析...

2021-10-01人工智慧神經神經元神經網路形態

迄今為止，人工智慧技術解決的問題是專門為不使用神經形態計算的用例制定的...

2021-09-30BERT模型神經網路NLP基礎知識

本書內容本書從零基礎開始，介紹了與BERT模型相關的一系列知識與實現方法，包括神經網路的原理、NLP基礎、PyTorch的使用、BERT模型的原理及實現、BERTology系列模型的原理及實現，以及BERT模型與圖神經網路的結合...

2021-09-29神經網路學習深度人工智慧演算法

2深度學習，一種實現機器學習的神經網路方法一個例子在計算機視覺領域中，若識別一隻熊貓，機器學習的方法是告訴機器熊貓的各種特徵，比如鼻子，眼睛，嘴巴，毛髮等等特徵，讓機器認識到擁有這些特徵的便是一隻熊貓然而深度學習的方法是給機器一張圖片，讓機...

2021-09-27學習深度模型訓練神經網路

如下圖顯示，根據已有研究，到2025年，為識別 ImageNet 資料集中的目標物體而設計的最佳深度學習系統的錯誤水平應該降低到僅 5%：但是，訓練這樣一個系統所需的計算資源和能耗卻是巨大的，排放的二氧化碳大約與紐約市一個月所產生的二氧化碳...

2021-09-23模型訓練神經網路NLP學習

透過海量無標註語料來預訓練神經網路模型可以學習到有益於下游NLP任務的通用語言表示，並可避免從零訓練新模型...

2021-09-20評分方法信用迴歸神經網路

但是線性迴歸方法用於信用評分時存在明顯缺陷，即迴歸方程兩邊變數的取值範 圍可能不一致：右邊取值可以從負無窮到正無窮，但方程的左邊是機率變數 p，其取值範圍 只能在（0，1）範圍內...

2021-09-18神經元神經網路深度複雜度樹突

來自耶路撒冷希伯來大學的研究者對單個神經元的計算複雜度進行了研究，他們透過訓練人工深度神經網路來模擬生物神經元的計算，得出深度神經網路需要 5 至 8 層互連神經元才能表徵（或達到）單個生物神經元的複雜度...