模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型,用于对函数进行估计或近似
On the Universality of Coupling-based Normalizing Flows 2402.06578v1 基于耦合的归一化流的...
多模态大语言模型(MLLM)是近年来兴起的一个新的研究热点,它利用强大的大语言模型作为大脑来执行多模态任务。MLLM令人惊讶的新兴能力,如基于图像写故事和无OC...
随着人工智能技术的飞速发展,大模型已经成为了推动各行各业进步的关键力量。从自然语言处理到图像识别,再到复杂的数据分析,大模型以其卓越的性能和广泛的应用前景,正逐...
本文为大模型&存内计算融合专题的首篇文章,我们将以这篇名为《REM-CiM: Attentional RGB-Event Fusion Multi-modal ...
绝了,为了训练AI模型,一位纽约州立大学的教授,竟然把类似GoPro的相机绑在了自己女儿头上!
获奖理由:随着深度神经网络在实际应用中越来越受欢迎,了解神经网络何时以及如何出现不良行为非常重要。本文强调了神经网络可能容易受到输入中几乎察觉不到的微小变化的影...
从研究主题上看,Ilya Sutskever 重点关注 transformer 架构、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、神经网络的复杂度等。
而这一发现也开启了对抗性攻击(尝试欺骗神经网络)和对抗性防御(训练神经网络以抵抗欺骗)研究领域的发展。
10年间,Google Research连接组学团队一直致力于实现用高通量的方法研究大脑中的神经网络架构,增进我们对大脑结构和功能的理解。
本论文作者赵博是加州大学圣地亚哥分校的三年级在读博士,其导师为 Rose Yu。她的主要研究方向为神经网络参数空间中的对称性,及其对优化、泛化和损失函数地貌的影...
CT-Layer是一种新颖的图神经网络层,旨在捕捉图数据中的连续时间动态。传统的图神经网络主要专注于静态图,而CT-Layer则将连续时间的动态性融入了图神经网...
今天为大家介绍的是来自Gisbert Schneider团队的一篇论文。多任务学习是一种机器学习范式,旨在通过利用多个任务之间的共享信息来增强预测模型的泛化能力...
在当今这个信息爆炸的时代,人工智能(AI)和机器学习(ML)已经不再是遥不可及的科幻概念,而是逐渐成为我们生活的一部分。其中,深度学习(Deep Learnin...
卷积神经网络就是含有卷积层的神经网络,深度卷积神经网络的兴起改变了计算机视觉任务中手工设计特征的传统,引领了诸多影响深远的研究。
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)是一种特殊类型的神经网络,特别适合于处理具有网格结构的数据,如图像和视频。...
感知机作为神经网络的基础,虽然简单,但为理解更复杂的神经网络模型提供了重要的起点。?
?我们通过一个案例详细使用PyTorch实战?,案例背景:你创办了一家手机公司,不知道如何估算手机产品的价格。为了解决这个问题,收集了多家公司的手机销售数据:这...
比如,200个参数的KANs,就能复现DeepMind用30万参数的MLPs发现数学定理研究。
脉冲神经网络(SNNs)是受生物启发的神经网络模型,模拟生物神经网络的行为。与在传统视觉算法中使用连续值不同,SNNs使用称为脉冲的离散函数来表示和处理信息9。...