#神经网络

2021-1-17 22:6
阅读有关Maia的完整研究论文,该论文发表在2020 ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议(KDD 2020)上。 您可以从计算社会科学实验室或Microsoft Research阅读有关Maia的博客文章。 我们将发布基于Maia(游戏分析,个性化拼图,图灵测试等)的学习工具,教具和实验的Beta......
2021-1-6 21:18
人工智能的长期目标是建立“多模式”神经网络,即AI系统,该系统学习几种模式(主要是文本和视觉域)中的概念,以便更好地了解世界。在我们最新的研究公告中,我们提出了两个神经网络,使我们更接近这一目标。 第一个神经网络DALL·E可以成功地将文本转换为适合自然语言表达的各种概念的适当图像。 DALL·E使用与GPT-3相......
2021-1-5 0:10
请通过[email protected]与服务器管理员联系,以告知他们该错误发生的时间以及您在该错误发生之前执行的操作。 此外,尝试使用ErrorDocument处理请求时遇到500内部服务器错误错误。
2020-12-26 1:55
Terence Eden的定期博客。
2020-12-20 21:19
在这篇文章中,我们将通过一些简单的步骤来解决人工智能问题,并尝试在Java中构建一个非常简单的神经网络。 神经网络是大脑工作方式的软件表示。不幸的是,我们还不知道大脑到底是如何工作的,但是我们确实知道该过程背后的生物学原理:人脑由1000亿个称为神经元的细胞组成,它们通过突触连接在一起。如果有足够的突触与神经......
2020-12-9 19:42
神经网络在诸如计算机视觉,自然语言处理等各个领域的适用性方面的最新进展,引起了人们对程序归纳方法的兴趣。 (Kitzelman [1],Gulwani等人[2]或Kant [3]。) 执行程序归纳任务时,在所有可能将输入映射到输出的可能程序中搜索是不可行的,因为可能的指令组合或指令序列的数量过多:至少基于生成的程序......
2020-12-7 17:17
由加利福尼亚州斯坦福市斯坦福大学的David L.Donoho编辑,并于2020年7月7日批准(已于2019年8月31日接受审查) 深度神经网络擅长寻找解决大型数据集上复杂任务的分层表示形式。我们人类如何理解这些学习的表征?在这项工作中,我们介绍了网络解剖,这是一个分析框架,可以系统地识别图像分类和图像生成网......
2020-11-24 17:20
机器学习是一个热门话题,因此自然而然地将它用于不合适的目的,在这些目的中,更简单,更有效,更可靠的解决方案就足够了。前几天,我看到了一个说明性和有趣的示例:神经网络汽车和遗传算法。该视频演示了由神经网络驱动的2D汽车,其权重由通用算法确定。但是,整个方案可以用一阶多项式代替,而不会损失任何功能。机器学习部分过于严格。......
2020-11-21 19:10
越来越多地,被称为深度学习神经网络的人工智能系统用于告知对人类健康和安全至关重要的决策,例如在自动驾驶或医疗诊断中。这些网络擅长识别大型复杂数据集中的模式以帮助决策。但是我们怎么知道它们是正确的?亚历山大·阿米尼(Alexander Amini)和他在麻省理工学院和哈佛大学的同事希望找出答案。 他们为神经网络开发了一......
2020-11-21 12:4
您玩过快速,平局!然而?它基本上是Pictionary,是与神经网络对战的,很有趣。不久前,Google发布了一个数据集,该数据集包含人们迄今为止绘制的超过345个类别的数百万个草图。 在这篇文章中,我将只看“火烈鸟”类别中的草图。您可以在此处浏览随机样本。其中一些很可爱。 除了数据集,Google还发布了一些使用本......
2020-11-13 19:4
谷歌有限责任公司(Google LLC)的安卓(Android)团队今天增加了对一项新原型功能的支持,开发者可以使用PyTorch的人工智能框架在移动设备上执行“硬件加速推理”。 谷歌表示,增加对最先由Facebook Inc.开发的PyTorch的支持,意味着将有数千名开发人员能够利用Android神经网络应用编程......
Neural Nets (1994)(www.teamten.com)
2020-11-12 20:14
我喜欢神经网络和遗传算法的一点是,你不必告诉计算机如何解决问题,你只需告诉它你的目标是什么(以不同的方式)。我一直觉得,目前的人工智能方法是错误的,因为我们指定了如何解决问题,因此这个程序永远不会再做任何事情。计划受到我们所说的内容的限制;我不想以这种方式限制计划。去年夏天,我在微软工作,我记得在比尔·盖茨的聚会上,......
2020-10-18 14:18
“可知”杂志出自“年度评论”,这是一家致力于综合和整合知识以促进科学进步和造福社会的非营利性出版商。
2020-10-1 3:24
最初的人工神经网络不是计算机内部的抽象概念,而是由旋转的马达和大束电线组成的实际物理系统。在这里,我将描述如何使用SnapCircuit(儿童电子工具包)为自己构建一个。我还将思考如何建立一个使用网络摄像头进行光学工作的网络。我将讲述我与艺术家拉尔夫·贝克(Ralf Baecker)交谈时学到的东西,他用绳子、杠杆和......
2020-9-24 22:36
这篇文章是我们对人工智能研究论文的最新评论的一部分,这些论文是探索人工智能最新发现的一系列帖子。 “生活的游戏”是一种基于网格的自动机,在有关科学、计算和人工智能的讨论中非常流行。这是一个有趣的想法,它展示了非常简单的规则如何产生非常复杂的结果。 然而,斯沃斯莫尔学院(Swarthmore College)和洛斯阿拉......
2020-9-19 23:53
北卡罗来纳州立大学(North Carolina State University)的人工智能研究人员通过将特征归一化和特征注意力模块合并为一个模块,他们称之为注意力归一化(AN),从而提高了深度神经网络的性能。混合模块显著提高了系统的精度,同时使用了可以忽略的额外计算能力。 这项工作的一篇论文的通讯作者、北卡罗来纳......
2020-9-15 6:14
曾经是一个暴发户,Forza的特许经营权现在已经在伟大的赛车游戏的万神殿中站稳了脚跟。第一期是作为Xbox对Gran Turismo的回应,但也有在线多人赛车的健康帮助。自那以后,随着微软(Microsoft)的Xbox游戏机不断发展壮大,Forza赛车运动系列拥有更逼真的图形和更精确的物理效果,并演变为Forza ......
2020-9-13 3:7
我的工程师朋友经常问我:深入学习图形听起来很棒,但是有真正的应用吗? 虽然Pinterest、阿里巴巴和Twitter的推荐系统都使用了图形神经网络,但一个更微妙的成功故事是Transformer架构,它在NLP世界掀起了一场风暴。通过这篇文章,我想在图形神经网络(GNNs)和变形金刚之间建立一种联系。我将讨论NLP......
2020-9-12 2:54
下载PDF摘要:我们讨论一种可能性,即整个宇宙在其最基本的层面上是一个神经网络。我们识别了两种不同类型的动态自由度:可训练变量(例如偏差向量或权重矩阵)和隐藏变量(例如神经元的状态向量)。我们首先考虑了可训练变量的随机演化,认为它们的动力学在近平衡点附近用Madelung方程(用自由能表示相)很好地逼近,而在远离平衡......
2020-9-12 0:43
我们并不是每天都能看到一篇试图重新定义现实的论文。 但在今年夏天上传到arxiv上的一份具有挑衅性的预印本中,明尼苏达大学德卢斯分校(University Of Minnesota Duluth)的物理学教授维塔利·万丘林(Vitaly Vanchurin)试图以一种特别令人大开眼界的方式重新构建现实-这表明我们生活......
2020-9-8 21:17
下载PDF摘要:我们给出了一个在校对助手HOL4中实现树神经网络的方法。它们的体系结构使它们自然适合于以一组公式为定义域的函数的近似。我们测量了我们的实现的性能,并将它与其他机器学习预测器在计算算术表达式和估计命题公式真值的任务中进行了比较。
2020-9-6 10:32
通过与谷歌合作,DeepMind能够将AI的好处带给全球数十亿人,从让一位言语受损的用户与他的原声重聚,到帮助用户发现个性化的应用,我们可以在谷歌规模上将突破性研究应用到迫在眉睫的现实世界问题上。今天,我们很高兴分享我们最新合作的成果,为使用谷歌地图的10亿多人带来真正的全球影响。 人们依赖谷歌地图来获得准确的交通预......
2020-9-4 15:7
一个在互联网上训练大型神经网络的图书馆。想象一下,在来自大学、公司和志愿者的数千台计算机上培训一台巨大的变压器。 更大的神经网络正在取胜:通过转移学习,这些大型模型可以利用几乎无限的原始数据来提高学术基准的性能,并解决新的意想不到的任务。图片来源:[1]Kaplan等人。(2020),[2,3]Huang et al......
2020-9-2 21:42
天文学是研究天体,如恒星、星系或黑洞的学科。研究天体有点像有一个自然物理实验室-自然界中最极端的过程发生在那里-其中大多数过程不能在地球上复制。观察宇宙中的极端事件使我们能够通过比较我们对物理学的了解和我们在宇宙中观察到的东西来测试和提高我们的理解。有一种特殊类型的事件对天文学家来说非常有趣,它发生在大质量恒星生命的......
2020-9-1 16:6
下载PDF摘要:二进制可执行文件的逆向工程是计算机安全领域的一个关键问题。一方面,恶意方可能会从软件产品中找回可解释的源代码,以获取商业优势。另一方面,二进制反编译可用于代码漏洞分析和恶意软件检测。然而,高效的二进制反编译是具有挑战性的。传统的反编译器有以下主要局限性:(I)它们只适用于特定的源-目标语言程序,因此为......
2020-8-14 23:6
InvoiceNet的标识是由Sidhant Tibrewal设计的。看看他的作品,看看有没有更漂亮的设计。 一些一般发票字段的预先培训模型目前不可用,但很快就会提供。培训GUI和数据准备脚本已经可用。 发票文档包含敏感信息,因此很难收集到相当大的数据集,这使得像我们这样的开发人员很难训练大规模的通用模型并将其提供给......
2020-8-13 11:20
下载PDF摘要:深度学习技术最近在预测从湍流到人类语音的复杂动力系统方面取得了广泛的成功,这引发了更广泛的问题,即神经网络如何编码和表示动力学规则。我们在元胞自动机(CA)的背景下探讨这个问题,元胞自动机是本质上离散的简单动力系统,因此很难使用动力系统理论中的标准工具进行分析。我们展示了任何CA都可以很容易地用具有网......
2020-8-10 2:26
下载PDF摘要:最近的研究表明,深度学习神经网络(DNNs)容易受到人类视觉系统无法感知的微小扰动的影响,但会欺骗DNN模型,导致错误的输出。提出了一类在不同环境下产生鲁棒物理扰动的对抗性攻击网络算法。这些算法是通过提供一条训练未来防御网络的途径来推进安全深度学习的第一次努力,然而,它们固有的复杂性阻碍了它们的广泛应......
2020-8-9 12:4
IEEE Xplore,提供对世界上最高质量的工程技术文献的全文访问。|IEEE Xplore
2020-7-30 0:42
神经网络的创新通常通过架构变化来实现。事实上,架构的改变可以说是深度神经网络(DNNs)普及的原因。DNN的卷积变种在1989年第一次在主流分类中获得成功,它采用了一种现在已经过时的模型,称为LENet。2012年,AlexNet被引入用于更难的数据集,但组成AlexNet的块大多与组成LeNet的块相同。AlexN......