实际上,从计算机视觉(CV)的角度看,深度学习首次被引入并取得突破是在 ImageNet 图像识别挑战赛中,显著提升了图像识别性能。在这个领域和方向上,更值得关注的是早期使用两张 GPU 显卡来处理计算密集型任务,这在当时是开创性的尝试。同时,在工业界,百度凤巢系统先前就已开始采用大规模深度神经网络(DNN)进行相关工作。
现代对生物认知的概念化表明,人类神经系统中的认知过程深深植根于心灵与身体以及外部环境的相互作用之中。根据这种智能观点,大脑、身体和环境被认为形成一个统一的系统,它们共同影响和塑造智能行为。神经可塑性这一增强智能适应行为的最重要认知现象之一,也假定了心灵 - 身体 - 环境的相互作用。在[119]中,这三个组成...
LLM-enhanced RL 的挑战：1. 对大模型的能力依赖：大模型的能力决定了强化学习代理学习到的策略，大模型固有的偏见、幻觉等问题也会影响代理的能力。2. 交互效率：目前大模型的计算开销较大、交互效率慢，在在线强化学习中会影响代理与环境的交互速度。3. 道德、伦理问题：实际人-机器的应用中，大模型的道德、伦理...
所有3的倍数中,只要是素数2的公倍数(因为没有超过质因数3),都要被扔掉,也就是6、12、18都不合格; 所有5的倍数中,只要是素数2和3的公倍数(因为没有超过质因数5),也要被pass,因此10、15、20、30不合格; 再比如55的倍数中,只要是素数2、3、5、7的公倍数,也要被pass,因为55的最大质因数为11。 △ ...
预训练后模型的质量在很大程度上反映了预训练语料库的质量。特别是,模型将继承预训练语料库中的任何缺陷。因此,在我们尝试创建自己的模型之前,最好了解一些与构建用于预训练的大型语料库相关的常见问题和挑战。 随着数据集的不断扩大,你完全控制或者至少对其内部有一个精确的了解的机会会减少。一个非常大的数据集很可...
二. 深度学习是如何工作的? 既然深度学习如此重要,了解其工作的基本要素也是非常有价值的。深度学习需要使用一个人工「神经网络」,即一组相互连接的「神经元」(基于软件的计算器)。 一个人工神经元至少会接收一个输入,其会以此为基础进行数学计算,得到输出结果。输出结果会依赖于每个输入的权重和神经元中的「输入-...
现在的搜索引擎,不符合大脑里这种复杂的神经网络连接的存储方式,它不会引发联想,不能产生语义的通感。 GPT对这个世界有了基本的常识和认知。做GPT的人有一个理念已经被验证:我们人类的所有知识都是拿文字来进行编码,当我们把所有的用语言文字进行编码的这些知识灌进去之后,就解决了人工智能有史以来最大的问题——人...
第四单元过关检测 (时间:90 分钟 满分:100 分) 一、基础知识(21 分,每小题 3 分) 1.下列加点字的读音,完全正确的一项是( A.婆娑 (suō) . 停泊 (pō) . B.记载 (zǎi) . 游说 (shuì ) . C.佳肴 (yá o) .譬如(bì ) . D.横亘 (ɡèn) .揩油(kāi) .凋谢(diāo) ....
一个阙值单元(输出可分为两个等级,根据总输入是否高于特定值确定其等级);或者Sigmoid 单元(输出不断变化,与输入变化不成线性关系)。 当神经元相互连接时就会产生神经网络,一个神经元的输出会成为另一个神经元的输入(图6)。 神经网络会组成多层神经元(所以...
10.类脑计算技术总体分为三个层次:结构层次模仿脑、器件层次逼近脑、智能层次超越脑。其中,结构层次模仿脑是指将大脑作为一个物质和生理对象进行解析,获得基本单元(各类神经元和神经突触等)的功能及其连接关系(网络结构);器件层次逼近脑是指研制能够模拟神经元和神经突触功能的器件,从而在有限的物理空间和功耗条件下构...