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
2024年1月13日,西北工业大学尚学群教授、彭佳杰教授团队,在Briefings in Bioinformatics上发表文章Predicting drug–...
深度学习的内容不是那么好掌握的,包含大量的数学理论知识以及大量的计算公式原理需要推理。且如果不进行实际操作很难够理解我们写的代码究极在神经网络计算框架中代表什么...
这确实是个合理的解释,大模型像个黑匣子,很难解释其中的原理,自然较难应用在主打精准的理工领域。
最近,OpenAI 的文生视频模型 Sora 爆火。除了能够输出高质量的视频之外,OpenAI 更是将 Sora 定义为一个「世界模拟器」(world simu...
GAN使用两套网络,分别是判别器(D)网络和生成器(G)网络,最重要的是弄清楚每套网络的输入和输出分别是什么,两套网络如何结合在一起,及优化的目标即cost f...
图结构数据在多个领域展现了其普遍性和广泛的适用性,例如社交网络分析、生物化学、金融欺诈检测以及网络安全等。在利用图神经网络(Graph Neural Netwo...
再定义创建神经网络。神经网络的架构包括该神经网络有几层,每层有几个神经元,每个神经元的启动函数是怎样的。为了简化,我们假设神经网络是 full connecte...
2024年2月26日,英国剑桥大学Pietro Lio教授团队,联合瑞典阿斯利康,在Nature Communications上发表文章Transfer lea...
今天为大家介绍的是来自Jennifer Listgarten团队的一篇概述论文。像ChatGPT和DALL-E2这样的模型可以根据文本提示生成文本和图像。尽管它...
上两篇文章讲述了神经网络的基本架构和各类常用的激活函数,那么我们知道,在神经网络中每个神经元都与其前后层的每个神经元相互连接,那么神经网络要怎么通过输入的数据又...
机器学习的5大流派: ①符号主义:使用符号、规则和逻辑来表征知识和进行逻辑推理,最喜欢的算法是:规则和决策树 ②贝叶斯派:获取发生的可能性来进行概率推理,最...
在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。对于AI从业者来说,在广袤的知识...
Overfeat方法使用滑动窗口进行目标检测,也就是使用滑动窗口和神经网络来检测目标。滑动窗口使用固定宽度和高度的矩形区域,在图像上“滑动”,并将扫描结果送入到...
感知机(Perceptron)是 Frank Rosenblatt 在1957年提出的概念,其结构与MP模型类似,一般被视为最简单的人工神经网络,也作为二元线性...
除了有效削减计算图规模之外,Forward Laplacian 框架的另一大特点是能有效利用神经网络梯度计算中的稀疏性,提出神经网络结构 LapNet。LapN...
Midjourney利用深度学习和神经网络等先进技术,对大量图像进行学习和训练,从而提升图像的质量和准确性。
反向传播算法是深度学习中非常重要的算法之一,它使得训练多层神经网络变得更加容易和高效。
前一篇文章我们具体讲述了神经网络神经元的基本构造,以及引入了神经网络一些概念性质,有了这些基础我们就能更好的理解每一层神经网络究竟要做什么,如何工作的。
思索了很久到底要不要出深度学习内容,毕竟在数学建模专栏里边的机器学习内容还有一大半算法没有更新,很多坑都没有填满,而且现在深度学习的文章和学习课程都十分的多.