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你训练的神经网络不对头的37个原因
神经网络2022-05-12 09:13 19770
重磅干货,第一时间送达 导读 大家都遇到过这种情况,训练的时候没什么问题,测试的时候就不对劲了,想找问题,感觉无处入手,那么今天,给你37个建议,看看再说吧。 这个网络在过去12个小时中一直在进行训练。一切看起来都很好:梯度在流动,损失在降低。但...
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10年内猝死风险有多大?首个神经网络算法告诉你
神经网络2022-04-15 08:22 12136
图片来源@视觉中国 当前,心源性猝死(SCD)仍然是全球死亡的主要原因,在欧洲和北美的普通人群中,每 100,000 人中的发病率为 50-100 人,占所有死亡人数的 15-20% 。而冠状动脉疾病患者发生心律失常性心源性猝死(SCDA)的风险最高。 因此,迫切需要开发个...
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上海交通大学王宇光:几何深度学习和图神经网络的研究进展和趋势
神经网络2022-04-10 09:11 12368
机器之心报道 机器之心编辑部 3 月 23 日,在机器之心 AI 科技年会上,上海交通大学自然科学研究院和数学科学学院副教授、上海人工智能实验室成员王宇光老师发表了主题演讲《几何深度学习和图神经网络的研究进展和趋势》。 以下为王宇光在机器之心 AI 科技年...
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微美全息科学院:多种基于卷积神经网络的语义分割模型
神经网络2022-04-09 10:09 10437
图像分割基本上可以分为两种类型:语义分割和实例分割。近些年,基于CNN的语义和实例分割的研究得到了大量的关注。作为纳斯达克上市企业 微美全息US.WIMI 旗下研究机构 微美全息科学院 的科学家们详细探讨了关于多种基于卷积神经网络的语义分割模型。以下将...
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大规模神经网络最新文献综述:训练高效DNN、节省内存使用、优化器设计
神经网络2022-04-04 10:07 8051
选自arXiv 作者:Julia Gusak等 机器之心编译 编辑:杜伟、泽南 在本综述论文中,研究者解释了不同技术的工作原理、评估和比较,还分析了一些实现这些技术的框架。 现代深度学习和人工智能技术的发展涉及使用深度神经网络(DNN)来解决图像、视频、音频、自...
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西电焦李成教授一作:“深度神经网络FPGA”最新研究综述
神经网络2022-04-01 18:03 6665
新智元报道 来源:专知 【新智元导读】近年来,随着人工智能与大数据技术的发展,深度神经网络在语音识别、自然语言处理、图像理解、视频分析等应用领域取得了突破性进展。深度神经网络的模型层数多、参数量大且计算复杂,对硬件的计算能力、内存带宽及数据...
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剑桥大学等研究发现:理论上稳定准确深度神经网络实际不存在
神经网络2022-04-01 09:35 5528
当下,深度神经网络应用越来越广泛,帮助设计微芯片,预测蛋白质折叠,并在复杂游戏中胜过人类,性能越来越强大。但也有大量证据证明,它们通常是不稳定的。一个非常明显的表现是,深度神经网络接收到的数据的微小变化,就可能会导致结果的巨大变化。 例如《...
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OpenAI首席科学家宣称,大型神经网络或已拥有“轻微自主意识”
神经网络2022-03-02 13:29 17727
近日,人工智能组织 OpenAI 的联合创始人、计算机专家伊尔亚苏茨克维(Ilya Sutskever)在 Twitter 上声称,当今最大的神经网络可能已拥有轻微的意识。 图 | 伊尔亚苏茨克维(Ilya Sutskever)推文截图(来源:Twitter) 此言论一出,立刻便在社交媒体上引起...
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参数要足够多,神经网络性能才会好,这是什么原理?
神经网络2022-02-25 14:55 23623
选自quantamagazine 作者:Mordechai Rorvig 机器之心编译 编辑:陈萍 要使神经网络能够更好地记忆数据,它们需要的参数比想象的要多得多。 传统上,只要参数的数量大于要满足的方程数量,我们就可以使用参数化模型来进行数据插值。但在深度学习中,一个令人...
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来自底层的变革,卷积神经网络实现全光计算芯片方案新策略
神经网络2021-12-21 14:00 11992
虽然冯诺依曼这种传统架构的弊端,使得不断有团队向这个传统架构发起挑战,不过作为最老牌最经典最稳定的传统架构,它已经无处不在,已经融入我们科技大厦的骨肉,成为了我们现代化计算设备的基...
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中科院软件所在深度神经网络静态代码分析研究中取得进展
神经网络2021-11-11 11:42 13749
IT之家 11 月 9 日消息,据中国科学院官网,近日,中国科学院软件研究所智能软件研究中心研究员武延军、吴敬征课题组在基于深度神经网络的静态代码分析研究中取得进展。 该课题组提出了基于多类型和多粒度的语义代码表示学习模型 MultiCode,解决了工业场景...
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理解神经网络的关键是理解 通用近似定理
神经网络2021-10-24 06:24 9826
通用近似定理很好地解释了为什么神经网络能工作以及为什么它们经常不起作用。 此前,图灵奖得主、深度学习先驱 Yann LeCun 的一条推文引来众多网友的讨论。 在该推文中,LeCun 表示:「深度学习并不像你想象的那么令人印象深刻,因为它仅仅是通过曲线拟合产...
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复旦微电子学院团队基于二维半导体成功实现人工神经网络芯片
神经网络2021-10-23 11:57 8394
复旦大学微电子学院科学家团队近日在Science Bulletin上发表题为An Artificial Neural Network Chip Based on Two-Dimensional Semiconductor的研究论文。青年副研究员马顺利,博士生吴天祥、陈新宇为该文的共同第一作者;研究员包文中、教授任俊彦、周鹏为...
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人工智能时代,神经网络的原理及使用方法|微课堂
神经网络2021-10-23 09:52 6147
人工智能时代已经悄然来临,在计算机技术高速发展的未来,机器是否能代替人脑?也许有些读者会说,永远不可能,因为人脑的思考包含感性逻辑。事实上,神经网络算法正是在模仿人脑的思考方式。想不想知道神经网络是如何思考的呢?下面我向大家简单介绍一下神...
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真神经网络发明人福岛邦彦获奖,Schmidhuber、李飞飞点赞
神经网络2021-10-15 13:52 11373
机器之心报道 机器之心编辑部 1980 年,福岛邦彦首次使用卷积神经网络实现了模式识别,他被认为是真正的卷积神经网络发明者。 近日,福岛邦彦(Kunihiko Fukushima)获得 2021 年度鲍尔奖「Bower Award and Prize for Achievement in Science」的消息在学界...
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在理解通用近似定理之前,你可能都不会理解神经网络
神经网络2021-09-08 08:10 15671
机器之心报道 编辑:陈萍、蛋酱 通用近似定理很好地解释了为什么神经网络能工作以及为什么它们经常不起作用。 此前,图灵奖得主、深度学习先驱 Yann LeCun 的一条推文引来众多网友的讨论。 在该推文中,LeCun 表示:「深度学习并不像你想象的那么令人印象深...
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ICML2021|可解释性:对神经网络中层特征复杂度的解释与拆分
神经网络2021-08-31 13:00 13249
作者 | 任洁 编辑 | 王晔 随着深度神经网络的应用日益广泛,可解释性也逐渐受到更多学者的关注。目前对神经网络的可解释性研究主要分为两个方面, 一方面是语义层面的解释,另一方面是数学层面对网络表达能力推导。 在语义层面, 最直接的方法是可视化神经网...
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以真实大脑为模型的人工神经网络可以执行认知任务
神经网络2021-08-11 07:05 8972
一项新研究表明,基于人脑连通性的人工智能网络可以高效地执行认知任务。 通过检查来自大型开放科学存储库的 MRI 数据,研究人员重建了大脑连接模式,并将其应用于人工神经网络(ANN)。人工神经网络是一个由多个输入和输出单元组成的计算系统,很像生物大脑。...
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比9种SOTA GNN更强!谷歌大脑提出全新图神经网络GKATs
神经网络2021-08-05 10:23 10096
来源:Google、新智元 本文 约2550字 ,建议阅读 5分钟 本文为你介绍谷歌大脑与牛津大学、哥伦比亚大学的研究人员提出的一种全新GNN:GKATs。 [ 导读 ] GNN虽牛,但也避免不了计算复杂性等问题。为此,谷歌大脑与牛津大学、哥伦比亚大学的研究人员提出了一种...
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在AI中“隐身”,恶意代码正在入侵神经网络系统
神经网络2021-07-31 15:13 17085
智东西(公众号:zhidxcom) 作者| 徐珊 编辑| 云鹏 智东西7月31日消息,据外媒Tech Xplore报道,康奈尔大学的研究人员发现恶意代码很容易隐藏在AI的神经网络系统中,并且人们难以察觉。 研究团队尝试将恶意代码嵌入到一个名为AlexNetAI的神经网络系统中,随...
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OpenAI开源专用于开发神经网络的GPU程序语言Triton
神经网络2021-07-30 07:39 16084
人工智能实验室OpenAI正式发布GPU程序语言Triton,这个语言是专门用来开发机器学习算法,让开发人员以类似Python程序代码撰写方式,在即便没有CUDA程序开发背景下,也能够撰写高性能GPU程序代码,而且大部分程序代码都能与专家撰写的程序代码性能相当。 官方...
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神经网络入门
神经网络2021-07-23 08:11 6424
来源:阮一峰 链接: http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/07/neural-network.html 眼下最热门的技术,绝对是人工智能。 人工智能的底层模型是神经网络(neural network)。许多复杂的应用(比如模式识别、自动控制)和高级模型(比如深度学习)都基于它。...
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