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数学悖论证明了人工智能的局限性
人类通常很擅长识别何时出错,但人工智能系统则不然。根据一项新的研究,由于存在百年历史的数学悖论,人工智能通常会受到固有的限制。像一些人一样,人工智能系统的自信程度往往远远超过他们的阅读全文>> -
未来五年,物联网应用的专用LTE/5G网络部署将增加十倍
目前,全球部署了1,000多个专用LTE网络,服务于各种使用案例。到目前为止,专用5G网络部署主要集中在试验和试点部署,估计有200-300个网络。到2026年,专用LTE/5G网络部署数量预计将以57%的复合年增长率(CAGR阅读全文>> -
性能最高提升 6.9 倍,字节跳动开源大模型训练框架 veGiantModel
近些年,NLP应用方面有所突破,Bert、GPT、GPT-3等超大模型横扫各种NLP测试后,人们发现参数量越大的模型,在算法方面表现越好,于是纷纷开始迅速向大模型方向发展,模型体积爆炸式增长。而大模型训练给现有的训阅读全文>> -
参数要足够多,神经网络性能才会好,这是什么原理?
传统上,只要参数的数量大于要满足的方程数量,我们就可以使用参数化模型来进行数据插值。但在深度学习中,一个令人困惑的现象是,模型训练使用的参数数量比这个经典理论所建议的要多得多。深度学习中经常会出现各种大型的神经网络,神经阅读全文>> -
参数要足够多,神经网络性能才会好,这是什么原理?
传统上,只要参数的数量大于要满足的方程数量,我们就可以使用参数化模型来进行数据插值。但在深度学习中,一个令人困惑的现象是,模型训练使用的参数数量比这个经典理论所建议的要多得多。深度学习中经常会出现各种大型的神经网络,神经网络是执行类人任务的领先AI系阅读全文>> -
神经网络为何越大越好?NeurIPS论文证明:鲁棒性是泛化的基础
当神经网络的研究方向逐渐转为超大规模预训练模型,研究人员的目标似乎变成了让网络拥有更大的参数量,更多的训练数据,更多样化的训练任务。当然,这个措施确实很有效,随着神经网络越来越大,模型了解和掌握的数据也更多阅读全文>>