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通过这种方式,「机器科学家」可以让人类了解细胞分裂的原因,而神经网络只能预测细胞何时分裂。 几十年来,研究人员一直在与这样的机器科学家打交道,小心翼翼地诱导机器科学家从简单的数据集中重新发现教科书式的自然法则,并将其排列起来,从中寻找某种模式。但是近年来,这些算法已经变得足够成熟,可以在真实数据中探索出...
2022年5月23日机器科学家的使用标志着‘GoPro物理学’时代的到来,它能从各种观测中提取隐藏的科学规律。 摘要生成于C知道,由 DeepSeek-R1 满血版支持,前往体验 > #今日论文推荐#揭示世界本质的「机器科学家」,比深度神经网络还强? 机器科学家能够发现一些我们没有发现的东西。 我们正处于“GoPro 物理学”的风口浪尖。无论摄...
2025年1月3日许多人工智能算法和模型都建立在数学的基础上，比如机器学习中的分类、聚类、回归等都依赖数学中的统计学、线性代数与最优化理论，而深度学习中的神经网络以及参数训练方法也依赖代数、图论与微积分理论。这些数学中的理论与方法，为人工智能提供了大量的算法工具。同样的，人工智能也可以使用大规模运算和自动推理来求解复...
2016年9月12日这一假说如果正确,不仅揭示了深度学习如此有用的原因,还能说明人类大脑为何擅长分析复杂问题,有助于加速人工智能发展。 过去几年,深度学习技术转变了人工智能世界。那些一度被视为只有人类才能够做到的事情,一项一项地被机器斩获。深度神经网络现在比人类更擅于识别人脸、识别物体,在古老的技艺围棋上更是把人打得落花流...
2024年12月25日通过揭示其决策背后的逻辑，这项研究展示了机器如何对世界进行分类并确保 AI 系统更安全、更智能。信用：SciTechDaily.com科学家们开发了一种开创性的方法，揭示了深度神经网络是如何“思考”的，最终揭示了它们的决策过程。通过可视化 AI 如何将数据组织成类别，这种方法可确保 AI 为医疗保健和自动驾驶汽车等实际应用...
人类即将迎来了解大脑神经网络结构神秘世界的曙光! 哈佛大学神经科学家和谷歌工程师,发布了第一张人类大脑部分的神经网络连接图,大约针头大小的人类大脑组织用重金属染色,切成5,000,并在电子显微镜下成像...
2023年3月29日应用物理和工程中的许多问题都涉及从数据中学习物理位移场。粒子图像测速(PIV)是实验流体动力学中至关重要的一种方法,在汽车、航空航天和生物医学工程等众多领域均有应用。 德国亚琛工业大学的研究人员提出了一种基于深度神经网络的端到端学习位移场的方法,重点关注粒子图像测速的具体情况。
图神经网络更擅长知识发现,符号表达泛化能力更强 为了使科学自动化,我们需要把知识发现自动化。然而,什么时候机器学习模型才能变成知识?为什么麦克斯韦方程组被认为是科学事实,而深度学习模型只是数据的插值? 首先,深度学习不能像符号模型一样概括物理模型。然而,似乎也存在一些使用简单符号模型描述物理世界的例子。
