之前学习了解过了神经网络、CNN、RNN、Transformer的内容，但除了在魔塔上玩过demo，也没有比较深入的从示例去梳理走一遍神经网络的运行流程。从数字推测这个常用的示例走一遍主流程。...

陶哲轩一直看好，ChatGPT将颠覆数学证明，而如今，AI在化学领域的潜力同样深不可测。

在机器学习和相关领域，人工神经网络的计算模型灵感正是来自生物神经网络：每个神经元与其他神经元相连，当它兴奋时，就会像相邻的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过了一个阈值，那么它就会...

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的深度学习模型。与RNN、Transformer模型组成AI的三大基石。...

NeurIPS 2022 会议正在如火如荼地进行之中，各路专家学者围绕着深度学习、计算机视觉、大规模机器学习、学习理论、优化、稀疏理论等众多细分领域展开交流与探讨。...

Category theory has been finding increasing applications in machine learning. This repository aims to list all of the relevant papers, grouped by fields.

在面对模型不收敛的时候，首先要保证训练的次数够多。在训练过程中，loss并不是一直在下降，准确率一直在提升的，会有一些震荡存在。只要总体趋势是在收敛就行。若训练次数够多（一般上千次，上万次，或者几十个epoch）没收敛，再考虑...

在机器学习和相关领域，人工神经网络的计算模型灵感正是来自生物神经网络：每个神经元与其他神经元相连，当它兴奋时，就会像相邻的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过了一个阈值，那么它就会...

近年来，深度神经网络模型在计算机视觉识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。但是受限于较高的计算复杂度和较大的存储需求，深度模型的部署在有限资源设备上面临着诸多挑战，因此相继出现了各种模型压缩和...

大家好，今天给大家分享一篇近期发表在Nature上的研究进展，题为：Illuminating protein space with a programmable generative model。该工作的通讯作者是马萨诸塞州萨默维尔Generate Biomedicines公司的Gevorg Grigoryan...