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2021-08-01...(接续)
AlphaFold给我们什么启示?
2020年人工智能领域另一个引人关注的成果是将机器学习应用于基础研究。蛋白质结构预测是生命科学领域的重大科学问题,目前已知氨基酸顺序的蛋白质分子有1.8亿个,但其三维结构信息被彻底看清的还不到0.1%。谷歌旗下的DeepMind公司开发的人工智能程... 134 -
2020-07-02...14.视觉计算与蝇视觉相比,人类视觉要复杂得多。果蝇全部神经元约25万个,人类初级视皮层神经元就有2.8亿个,两者差距上万倍,更遑论结构复杂性。但是,视觉的难度在人工智能早期被严重低估。1967年,明斯基宣称,“创建‘人工智能’只需要一代人”。他的同事佩帕特则表示,“计算机联上摄像头,‘描绘它看到什么’这个问题一个暑期... 174
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2020-07-02...5. 神经网络皮茨和麦卡洛克是神经网络模型的提出者,威廉•沃尔特(William Grey Walter, 1910-1977)则是神经网络实践的先驱,他们都对控制论的创立产生了重要影响。沃尔特是一位神经生理学家,对神经连接何以产生复杂行为十分感兴趣,开发了第一台脑电图仪。与基于计算发展智能不同,沃尔特坚持用纯模拟电路... 174
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2020-07-01...工程控制论1950年,准备回国的钱学森被美国政府软禁,被剥夺了做本行研究的权利,他转而研究控制论,憋着气写出了《工程控制论》[10],该书于1954年出版。钱老在序言中开宗明义,认为维纳的控制论是关于怎样把机械元件与电气元件组合成稳定且具有特定性能的系统的科学,讨论的主要问题是一个系统的不同部分之间相互作用的定性性质,... 166
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2019-10-11...5 循环神经网络循环神经网络也被称为时间递归神经网络(Recurrent neural network)在前面讨论的卷积神经网络,无法利用历史数据的时间依赖关系,来分析数据特征,对于二维图像来讲,我们已经知道局部感受视野这种空间信息是识别问题的核心,在另外一些与时间相关的问题中,输入的数据是基于时间的序列,卷积网络就无... 221
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2019-10-11...4 卷积神经网络1980年,一位法国的大学生Yann LeCun通过《Perceptron》接触到了神经元模型,这种看起来具有智慧的机器让他十分着迷,可是他发现关于神经网络的资料简直少的可怜,实际上,就像我们前面所提到的那样,在60年代已经出现的一个关于多层神经网络如何训练这个重要问题,几乎没多少人研究,更别说解决问题... 216
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2019-10-11...3.2 受限玻尔兹曼机所谓“受限玻尔兹曼机”(RBM)就是对“玻尔兹曼机”(BM)进行简化,使玻尔兹曼机更容易更加简单使用,原本玻尔兹曼机的可见元和隐元之间是全连接的,而且隐元和隐元之间也是全连接的,这样就增加了计算量和计算难度。“受限玻尔兹曼机”(RBM)同样具有一个可见层,一个隐层,但层内无连接,层与层之间全连接,... 226
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2019-10-11...1 引子在本系列的2,3,4季中,我们分别介绍了神经网络的生物学背景,最早的关于神经元的数学模型,以及具有学习功能的感知机。我们现在已经知道,如何学习神经网络的参数是最为关键的问题,这个问题从宏观上看实际上跟求解2的平方根并没有本质不同,即需要一个迭代过程(梯度下降)不断更新模型的参数。在一个著名的Adaline模型(... 218
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2019-10-10...导言尽管“神经网络”这个词的出现已经有些年头,但是人们并没有对其建立严格的数学符号和形式化的表示,而且神经网络从一开始就不是独立的学科,它来源于生理学,心理学,物理,数学,工程的交叉领域,所以这种交叉使的神经网络的研究看起来有点混乱。特别是现在的“深度学习”,有点急于撇清与神经网络的联系,我将通过对这一段漫长历史的回顾... 147
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2024-05-04-14:08 GMT . 添加到桌面浏览更方便.
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