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| 共 17 篇文章 |
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朱松纯｜浅谈人工智能：现状、任务、构架与统一（上）人工智能学家2021-02-21 17:47:12.第四节 人工智能研究的认知构架：小数据、大任务范式。我多年来一直在提倡的一个相反的思路：人工智能的发展，需要进入一个“小数据、大任务范式（small data for big tasks）”，要用大量任务、而不是大量数据来塑造智能系统和模型。STC-AOG就是知识的总... 阅131 转0 评0 公众公开 21-02-21 21:48 |
根据可解释性方法的作用时间、可解释性方法与模型的匹配关系、可解释性方法的作用范围，我们可以将深度学习的可解释性方法分为：本质可解释性和事后可解释性、针对特定模型的可解释性和模型无关可解释性、局部可解释性和全局可解释性。一种可能的方法是，使用线性可解释的模型近似“黑盒模型”。就网络工作过程而言，研究人员通过设计线性代理... 阅182 转1 评0 公众公开 21-02-14 18:26 |
这篇文章首先给出一个简单的离散曲面上高斯-博内定理证明，然后证明任何光滑曲面都可以由离散曲面来逼近，这种逼近保证曲率测度收敛，因而我们可以从离散高斯-博内定理推出光滑曲面的高斯-博内定理。离散曲面。这意味着离散曲面三角形最长边长趋于0并不充分，但是，如果离散曲面三角形外接圆的最长半径也趋于0，则离散曲面的曲率收敛。从而离散... 阅1 转自远山古桥 公众公开 20-06-16 17:54 |
“人工智能的基础是数学，人工智能要走得远，需要把数学的基本问题解决好。同时，人工智能的一些原理和方法也给数学研究带来了特别的启示，有些甚至是革命性的。”6月5日，中国科学院院士、西安交通大学教授徐宗本在由国家数学与交叉科学中心举办的“综合论坛”上如是说。与此同时，人工智能对数学理论提出挑战，发展运用新的数学理论工具解决... 阅195 转2 评0 公众公开 20-06-09 21:36 |
也就是说，不用基于自然图像流形生成任意图像作为样本，而是从自然图像的特定「子空间」内采样图像，而这一过程由来自相同子空间的低分辨率图像指引。图像超分辨率问题是指从低分辨率（LR）图像中恢复高分辨率（HR）图像的过程，而该研究目的不在于此，它试图使用输入图像作为指引，生成一组合理的高分辨率图像。将输入图像建模为一组可能的图... 阅53 转0 评0 公众公开 20-06-09 16:34 |
专访法国数学家维拉尼：如何发现一个定理｜展卷。在他的《一个定理的诞生：我与菲尔茨奖的一千个日夜》一书中，维拉尼以日记形式再现了这段研究生涯，揭示了一个数学定理的诞生历程，描绘了数学家和科研工作者的真实人生。塞德里克·维拉尼（Cédric Villani），法国数学家，现任法国庞加莱研究所所长，法兰西科学院院士，在数理物理学... 阅95 转0 评0 公众公开 20-05-17 17:34 |
他们考虑了另一个方程——蒙日-安培方程（Monge-Ampere equation），这个方程在数学中被广泛研究，特别是在微分几何中，并且出现在科学和工程领域的诸多问题中。他们在理解蒙日-安培方程解的结构方面取得了突破，而这个方程恰好提供了使得最优输运理论能够应用于半地转方程所需的东西。他们考虑气流从最初的形状和位置转变为接下来的形状和位置... 阅88 转0 评0 公众公开 20-04-05 18:30 |
田刚：庞加莱猜想与几何（上、下）点上方好玩的数学可加关注带你走进一个不一样的数学世界。《庞加莱猜想与几何》是田刚院士在“未来论坛”讲座第10期的现场视频，摘自微信公众号“未来论坛”。庞加莱猜想与几何（上）建议在wifi环境下全屏观看↑↑↑庞加莱猜想与几何（下）建议在wifi环境下全屏观看↑↑↑扩展阅读（点击标题阅读↓↓↓）数学... 阅1 转自惠风和畅... 公众公开 20-04-04 14:13 |
庞加莱。我们不可能直观地看到3维球面，因为我们所在空间就是3维，不可能把3维球面放在我们所熟悉的3维空间中，但是我们可以通过类比的方法想象3维球面，通过2维球面来想象、刻画或理解3维球面的可能性质。Perelman问题解决以后，还有很多遗留的问题，最最突出的就是光滑的4维庞加莱猜想，虽然M. Freedman于1982年解决了4维的广义庞加莱猜想，... 阅1 转自cntagu 公众公开 20-04-04 13:59 |
2020年AI的现状。语言模型开始利用和适应递归神经网络的概念，计算机视觉实现了卷积神经网络。卷积神经网络目前已经占据了大部分AI空间，其创建者Yann LeCun预测它们可以处理我们可能想到的几乎任何AI任务。语言处理的当前水平已有效地融合了循环神经网络和卷积神经网络，同时在其中创建了新方法。这些方法可能开始以量子物理和计算系统为中心... 阅345 转0 评0 公众公开 20-04-04 13:42 |
