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dreamcoder-arc：用于抽象和推理的神经网络 ARC-AGI

系统神经网络程序解决方案模型

Neural networks for abstraction and reasoning:Towards broad generalization in machines用于抽象和推理的神经网络:机器的广义泛化

2024-06-21

2280

超GFlowNet 4个数量级加速

神经网络变量函数模型数据

https://github.com/PrincetonLIPS/MaM https://arxiv.org/pdf/2310.12920

2024-06-04

680

神经网络轻松表示任意复杂度的贝叶斯后验的能力预示着科学数据分析的一场革命2

模型数据神经网络数据分析架构

Consistency Models for Scalable and Fast Simulation-Based Inference

2024-06-04

1711

概率建模和推理的标准化流 review2021

变量函数架构模型神经网络

Normalizing Flows for Probabilistic Modeling and Inference 调查

2024-06-04

1240

从嘈杂数据中推断复杂模型的参数：CMPE

架构模型数据性能神经网络

Consistency Models for Scalable and Fast Simulation-Based Inference

2024-06-04

1161

BAYESFLOW：使用可逆神经网络学习复杂随机模型

模型数据统计网络神经网络

BAYESFLOW: LEARNING COMPLEX STOCHASTIC MODELS WITH INVERTIBLE NEURAL NETWORKS BAYESFLOW：使用可逆神经网络学习复杂随机模型 https://arxiv.org/pdf/2003.06281

2024-05-22

1560

BayesFlow：使用神经网络的摊销贝叶斯工作流框架

工作流框架模型网络神经网络

BayesFlow: AMORTIZED BAYESIAN WORKFLOWS WITH NEURAL NETWORKS

2024-05-22

2100

Review：构建有表现力且易处理的概率生成模型

变量模型设计数据神经网络

Building Expressive and Tractable Probabilistic Generative Models: A Review

2024-05-22

900

概率分布通用逼近器 universal distribution approximation

神经网络 distribution 变量工作函数

On the Universality of Coupling-based Normalizing Flows 2402.06578v1 基于耦合的归一化流的普适性

2024-05-14

1300

求论文：A Conceptual Consideration of the Free Energy Principle in

论文神经网络 free 编码地图

A Conceptual Consideration of the Free Energy Principle in Cognitive Maps: How Cognitive Maps Help Reduce Surprise

2024-02-26

940

人工神经网络对人类语言习得的启示

数据语法神经网络测试模型

What Artifificial Neural Networks Can Tell Us

2024-02-06

1300

深度神经网络作为拓扑量子神经网络的半经典极限：泛化问题

神经网络人工智能框架模型系统

深度神经网络(DNNs)，即具有几个隐藏层的神经网络，由于它们在从分子设计[1]和社会经济预测[2]到机器翻译[3]和近似偏微分算子[4]的各种学习任务中的成功而变得流行。然而，我们对这项技术的基本理解却远远落后。DNNs在很大程度上被认为是“黑箱”系统，

2024-01-11

1410

为AI配备目标；强化学习是最低的智能行为，昆虫和哺乳动物在第几层？

神经网络强化学习工作框架模型

理论生物学的最新进展表明，基础认知和感知行为是体外细胞培养和神经元网络的自然属性，respectively.这种神经元网络在大脑中自发地学习结构化行为在没有奖励或加强情况下。在这篇文章中，我们通过自由能原理的透镜来描述这种self-organisation，即不证自明的。我们要做到这一点，首先要基于主动推理的设置，definitions of reactive and sentient behaviour，模拟他们的行动的consequences。然后我们引入了一种对有意行为的正式解释，它将代理描述为由潜在状态空间中的首选端点或目标驱动。然后，我们研究这些形式的(反应性的、有感觉的和有意的(reactive, sentient, and intentional)行为模拟。首先，我们模拟上述体外实验，其中神经元培养通过实现嵌套的、自由能的最小化过程，自发地学习玩乒乓。然后模拟被用来解构随之而来的预测行为——区分仅仅是反应性的、有感觉的和有意的行为，后者以归纳计划的形式出现。这使用简单的机器学习基准进一步研究区别(导航一个网格世界和汉诺塔问题)，这显示了如何快速有效地适应性行为是在主动推理的归纳形式下出现的。

2023-12-20

1570

范畴论与机器学习

机器学习神经网络工作论文数学

Category theory has been finding increasing applications in machine learning. This repository aims to list all of the relevant papers, grouped by fields.

2023-11-30

2280

开源库Torchhd支持超维度计算和向量符号架构

神经网络开源分布式架构模型

https://github.com/hyperdimensional-computing/torchhd

2023-11-03

3700

动作过程中进行反馈校正的控制策略

神经网络机器人框架模型系统

令人怀疑的是，动物是否有完美的肢体逆模型(例如，要到达空间中的特定位置，每个关节必须进行什么样的肌肉收缩)。然而，在机器人控制中，将手臂的末端执行器移动到目标位置或沿着目标轨迹移动需要精确的正向和反向模型。在这里，我们表明，通过从交互中学习转换(向前)模型，我们可以使用它来驱动分期偿还策略的学习。因此，我们重新考虑了与深度主动推理框架相关的策略优化，并描述了一种模块化神经网络架构，该架构同时从预测误差和随机策略中学习系统动态，该随机策略生成合适的连续控制命令以到达期望的参考位置。我们通过将该模型与线性二次型调节器的基线进行比较来评估该模型，并总结了向类人运动控制迈进的额外步骤。

2023-10-10

1740

Self-building Neural Networks 代码

神经网络 self 工作模型性能

在生命的第一阶段，大脑在通过称为突触发生的过程学习的同时发育。神经元相互生长和相互作用，形成突触。然而，最终大脑会修剪这些突触。虽然以前的工作侧重于独立学习和修剪，但在这项工作中，我们提出了一个生物学上合理的模型，由于Hebb学习和修剪的结合，旨在模拟突触发生过程。这样，在学习如何解决任务的同时，代理将其经验转化为特定的网络结构。即，网络结构在任务执行期间自行构建。我们称这种方法为自建神经网络(SBNN)。

2023-09-13

2120

在突触学习和计算目标之间建立精确关系的框架

神经网络工作框架算法原理

paper：A normative framework for deriving neural networks with multi-compartmental neurons and non-Hebbian plasticity

2023-09-13

1520

特别抗攻击的仿生图模型

神经网络模型数据网络性能

Here, the PC graph has an hierarchical structure and intra-layer and inter-layer operations.Inter-layer operations update neural activities and prediction according to information coming from the layer above,while intra-layer ones do it accordingly to the predictions computed from neighbour nodes according to an aggregation mechanism.)

2023-09-12

1790

从噪声数据中学习解释性规则 deepmind2017

神经网络程序模型数据系统

𝛼 ILP: thinking visual scenes as differentiable logic programs

2023-09-01

1460

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