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谷歌:两种脑回路内部竞争,不再死记硬背。领悟又称延迟泛化,与AI内部两种“脑回路”的竞争有关。对此,有学者评价“我们需要更多这种对深度学习物理规律的研究,而不是去优化炼金术。”AI的两种脑回路。记忆回路Cmem,训练时表现很好,但测试时表现不佳。泛化回路Cgen,训练和测试阶段表现都好。当训练数据集增大时,Cmem回路的参数范数也更...
人工智能新突破:研究人员发现纳米线网络能像人脑一样学习和记忆。纳米线网络(Nanowire network)是一种纳米技术,通常由肉眼不可见的高导电银线制成,覆盖有塑料材料并形成网状结构。现在,悉尼大学的国际研究团队证明了纳米线网络不仅与人脑相似,而且能够像人脑一样学习和记忆。为了让纳米线网络进行这个测试,研究者通过调节电压来引导网...
作者:可以模拟大脑动力学了 | MIT.这个微分方程可以用来模拟神经元间通过突触的相互作用方式,换言之就是大脑传递信息的过程。这次MIT的突破,在于找到了两个神经元之间通过突触相互作用微分方程的近似解析解。依靠这个新的近似解析解,研究人员提出了一种名叫CfC (closed-form continuous-depth networks,闭式连续深度神经网络)的模型,进...
在全球所有 AI 模型中,OpenAI 的 GPT-3 最能引发公众的遐想。艾伦人工智能研究所(AI2)在这个问题上取得了进展,技术人员开发了一种新的视觉语言模型,可以根据给定的文本生成对应图像。AI“做题家”GPT-3 在分类上属于 “Transformer” 模型,随着 Google BERT 的成功,该模型开始流行。这样的结果就是模型拥有了将文字描述与视觉图像相关联...
当然,一个完整的解释也依赖于可解码的变量范围,表征模型试图做关于表征空间的综合预测,因此该模型比解码模型更多的受到计算理论的约束。对心智和大脑的研究正进入一个特别令人兴奋的阶段,如果认知科学、计算神经科学和人工智能能够结合起来,我们或许能够用神经生物学上可信的计算模型来解释人类的认知,这不仅有助于我们更深刻的理解人脑...
“幂律与临界”支配神经网络,深度学习技术要向大脑学习。最近,研究人员从大脑的视觉神经网络中发现了令人惊讶的临界现象和幂律,这一发现对于深度学习系统的设计和稳定性分析都有重要的启发。大脑的认知平衡由幂律来守护!深度学习网络的初步分析表明,人工神经网络中的某些层级也遵循幂律定律,但幂律的衰减比他们在小鼠实验中看到的要慢。H...
脑机接口大牛Edward Chang:解码人类语言的奥秘 | 专访。2019 年 11 月 7 日,在细胞出版社(Cell Press)主办的首届“细胞科学北京学术会议:人工智能与脑科学”上,Edward Chang 以“解码人语言皮层”为主题,介绍了关于人类高阶神经功能的皮质机制以及人类语言皮层详细功能性结构研究的最新进展。Edward Chang:解码“听”的研究历史比解码...
天文学家想破头的物理定律AI轻松解决 未来或揭开量子力学之谜。天文学家花了几个世纪才弄清楚的定律,但现在,一种受大脑启发的机器学习算法根据太阳和火星在地球上的运动轨迹,计算出了太阳位于太阳系中心的位置。这一壮举是对一项技术的首次测试,研究人员希望他们能够利用这项技术发现新的物理定律,或许还能通过在大数据集中发现模式来重新...
图灵奖得主Bengio再次警示:可解释因果关系是深度学习发展的当务之急。Bengio 认为,将因果关系集成到 AI 中是一件大事,当前的机器学习方法都假设经过训练的AI系统将应用于与训练数据相同类型的数据上。纽约大学名誉教授 Gary Marcus最近出版的《重新引导 AI:建立我们可以信任的人工智能》( Rebooting AI: Building Artificial Intelligence...
中国最早的算法研究员成长得很“极客” 天才AI少年范浩强坚信“弄斧要到班门”对于如今想要进入AI领域的年轻人,范浩强说,今天的AI和10年前的AI已经不一样了,“现在的AI已经不是莱特兄弟时代了,而是生产野马战斗机的那个时代”,需要的人才能力已经有了质的改变,可能更需要吃苦耐劳、务实的人,他们不仅要具备扎实的编程基础能力,同时想真...
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