Будут ли мозгоподобные шаблоны основой будущего искусственного интеллекта? Microsoft исследует центральные генераторы шаблонов в нейронных сетях

 Could Brain-Inspired Patterns Be the Future of AI? Microsoft Investigates Central Pattern Generators in Neural Networks

“`html

Новый метод кодирования позиций CPG-PE для улучшения производительности Spiking Neural Networks (SNNs)

Сети спайковых нейронов (SNN) обладают значительным потенциалом для разработки энергоэффективных и биологически правдоподобных искусственных нейронных сетей. Однако их ограниченная способность обрабатывать последовательные задачи, такие как классификация текста и прогнозирование временных рядов, представляет собой серьезное препятствие. Это ограничение в основном обусловлено отсутствием эффективного механизма кодирования позиций в форме спайков (PE), который критически важен для захвата порядка и временной информации в последовательных данных. Преодоление этой проблемы существенно для расширения применимости SNN в реальных задачах искусственного интеллекта, где обработка сложных последовательностей с высокой точностью и эффективностью является важной.

Практические решения и ценность

Исследователи из Microsoft и Университета Фудань представляют новый метод кодирования позиций для SNN, названный CPG-PE, вдохновленный центральными генераторами паттернов (CPG), обнаруженными в человеческом мозге. CPG – это нейронные цепи, которые производят ритмичные выходы без необходимости ритмичных входов, что делает их идеальной моделью для кодирования позиционной информации биологически правдоподобным образом. Это новшество использует несколько нейронов для генерации паттернов спайковых поездов, обеспечивая аппаратно-дружественный и эффективный способ кодирования позиционной информации в SNN. Этот метод преодолевает недостатки существующих техник, гарантируя, что позиционная информация кодируется в форме спайков, совместимой с архитектурой SNN, тем самым улучшая производительность SNN в различных последовательных задачах.

Техника CPG-PE значительно улучшает производительность сетей спайковых нейронов (SNN) в различных последовательных задачах, включая прогнозирование временных рядов, обработку естественного языка и классификацию изображений. В задачах прогнозирования временных рядов SNN, оснащенные CPG-PE, превзошли своих аналогов, лишенных позиционного кодирования, достигнув более высоких значений R² и более низкой среднеквадратичной ошибки (RSE) на нескольких наборах данных. В задачах обработки естественного языка метод улучшил точность на нескольких эталонных наборах данных, демонстрируя свою эффективность в захвате позиционной информации. Кроме того, в задачах классификации изображений метод CPG-PE привел к значительному улучшению точности, даже при применении к изображениям, не обладающим врожденным последовательным порядком. Эти результаты подчеркивают универсальность и эффективность методики в улучшении способности SNN обрабатывать последовательную информацию более точно и эффективно.

В заключение, подход CPG-PE представляет собой значительный прогресс в области искусственного интеллекта, предоставляя биологически вдохновленный и аппаратно-дружественный механизм кодирования позиций, адаптированный для SNN. Решение основано на принципах нейронных вычислений и предлагает новые возможности для применения глубокого обучения, предоставляя новые исследования в области принципов нейронных вычислений.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…