它是最简单的生命智能体，也是通过生物神经机理模拟实现通用人工智能的最小载体。近几年来，科研人员也在利用线虫神经的研究成果进行计算机生物仿真。通过研究线虫大脑如何工作，Daniela Rus 等人设计出一种「液态时间常数网络」( Liquid Time-constant Networks）：一个连续时间模型，由多个简单的动态系统组成，这些系统通...
那么,液态神经网络不需要水坝,因为,每个神经元都由微分方程 (ODE)控制。 这种网络的特点是时间常数可变,输出通过求解微分方程得到。研究表明,它在稳定性、表达能力和时间序列预测方面都优于传统模型。 后来,Daniela Rus 等人又提出一种近似方法,可以用闭式解来高效地模拟神经元和突触之间的相互作用( Closed-form cont...
加州大学伯克利分校的机器人学家肯•戈德伯格(Ken Goldberg)表示,“液态神经网络提供了一种优雅而简洁的替代方案。”他还表示,实验已经表明,这些网络可以运行得比其他所谓的连续时间神经网络(continuous-time neural networks,一种对随时间变化的系统进行建模的网络)更快、更准确。 拉敏•哈萨尼(Ramin Hasani,右)和...
那么,液态神经网络不需要水坝,因为,每个神经元都由微分方程 (ODE)控制。 这种网络的特点是时间常数可变,输出通过求解微分方程得到。研究表明,它在稳定性、表达能力和时间序列预测方面都优于传统模型。 后来,Daniela Rus 等人又提出一种近似方法,可以用闭式解来高效地模拟神经元和突触之间的相互作用( Closed-form cont...
topos theory视角分析Transformer神经网络,注意力机制居然是关键创新? 含55种注意力机制创新 论文搬砖学姐 453 0 GNN再突破!基于图神经网络的时序异常检测新SOTA 论文搬砖学姐 1455 0 GNN新思路:17种图神经网络创新方案 论文搬砖学姐 338 0 也许循环神经网络RNN也能胜过Transformer? 谷歌新作不是闹着玩儿的 论文...
殷尚墨羽:“液态神经网络”是一种很有创意的尝试,它和传统人工神经网络的区别,有些类似于“模拟信号”和“数字信号”的关系:前者精确而连续地反映信号的真实强度,后者则用离散采样的方式高效地编码信号。在特定的计算场景下,模拟信号仅仅基于基本的物理/数学定律,就能发挥数字信号需要通过大量编程才能达到的效果,我想...
液态神经网络无人机在未知领域航行时击败了其他人工智能系统,算法,无人机,机器人,神经网络,机器学习,人工智能领域
🤖️液态神经网络和尖峰神经网络——下一代人工智能核心技术的可能性! 💡当前的AI技术如何运作? 大多数AI模型基于神经网络技术,模仿人脑神经元网络。当输入数据时,数据会被分解成小块,通过神经网络的层层节点进行处理,最终得出结论。 💡当前的AI技术有两个主要问题: ...
加州大学伯克利分校的机器人学家肯•戈德伯格(Ken Goldberg)表示,“液态神经网络提供了一种优雅而简洁的替代方案。”他还表示,实验已经表明,这些网络可以运行得比其他所谓的连续时间神经网络(continuous-time neural networks,一种对随时间变化的系统进行建模的网络)更快、更准确。
加州大学伯克利分校的机器人学家肯•戈德伯格(Ken Goldberg)表示,“液态神经网络提供了一种优雅而简洁的替代方案。”他还表示,实验已经表明,这些网络可以运行得比其他所谓的连续时间神经网络(continuous-time neural networks,一种对随时间变化的系统进行建模的网络)更快、更准确。