神经网络

基于图神经网络的大语言模型检索增强生成框架研究

在大型语言模型(LLMs)相关的人工智能突破中,图神经网络(GNNs)与LLMs的融合已成为一个极具前景的研究方向。这两类模型的结合展现出显著的互补性,能够协同增强LLMs的推理能力和上下文理解能力。通过从知识图谱(KGs)存储的海量信息中进行智能化检索,该结

模型 神经网络 gnn 2024-12-16 10:13  2

神经网络:机器人的灵魂!

点评:①目前行走训练不基于视觉,仅依赖传感器信息,神经网络端测计算速度在2-3毫秒,可以实现类人类的“膝跳反应”。②后续改进方向:加入视觉信息,实现大模态感知融合。全身多关节的融合协调发展,及摔倒后重新站立。③我们曾经在报告里指出,目前硬件的制造与扩产已不是瓶

灵魂 机器人 神经网络 2024-12-10 20:26  1

优化模型的损失函数:神经网络效果提升的奥秘

损失函数,又称成本函数或误差函数,是机器学习和神经网络领域中的一个核心概念。它主要用于衡量模型在给定数据集上的预测结果与实际标签之间的差异或误差。在神经网络中,损失函数通常被定义为一个关于模型参数和目标变量之间差异的数学函数。这个函数的值反映了模型当前状态下的

模型 神经网络 函数 2024-12-09 04:23  4

神经网络帮忙,摸清墨西哥湾的“脾气”

近年来,人类活动对地球环境的影响日益显现,尤其是二氧化碳排放对海洋生态系统的冲击愈加明显。海水吸收了大量的二氧化碳后会形成碳酸,从而降低pH值,这种被称为“海洋酸化”的现象会对海洋生态系统造成深远影响,比如威胁珊瑚礁、贝类和其他海洋生物的生存。通过监测酸碱度,

墨西哥湾 神经网络 argo浮标 2024-12-02 10:40  2

用AI算法“读懂”海洋酸碱度!神经网络帮摸清墨西哥湾的“脾气”

近年来,人类活动对地球环境的影响日益显现,尤其是二氧化碳排放对海洋生态系统的冲击愈加明显。海水吸收了大量的二氧化碳后会形成碳酸,从而降低pH值,这种被称为“海洋酸化”的现象会对海洋生态系统造成深远影响,比如威胁珊瑚礁、贝类和其他海洋生物的生存。通过监测酸碱度,

墨西哥湾 算法 神经网络 2024-11-30 23:48  2

神经网络中非线性激活函数的使用

在神经网络中,激活函数的作用是将输入信号转换为输出信号,从而引入非线性因素。没有非线性激活函数的神经网络将只能解决线性可分问题,这大大限制了其应用范围和性能。因此,非线性激活函数的使用是神经网络能够处理复杂、非线性问题的基础。

神经网络 函数 线性变换 2024-11-28 07:43  2