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搜索结果: 1-15 共查到会议中心 计算神经网络相关记录76条 . 查询时间(3.594 秒)
我们考虑梯度下降法训练的较宽的深层全连接神经网络的泛化能力。 我们首先将论证在宽度足够大时,对于一维数据,由梯度下降训练的两层神经网络的泛化能力在适当的早停策略下可以达到极小极大率,而由梯度下降训练至过拟合的两层神经网络没有泛化能力。基于这个结果,我们对Benign Overfitting现象提出了一个新的解释。 随后,对于更一般的数据或者高维数据,我们将会简单介绍一下我们组与深层神经网络的泛化能...
Using knowledge-driven trajectory prediction is difficult to describe complex reasoning processes, and the use of expert prior knowledge can add too many subjective factors to the judgment process, wh...
深度学习作为一种黑箱模型,是通过大量计算实验得到的,其数学原理逐渐引起研究者的广泛关注,同时在各科学领域得到广泛应用。该报告将从两种不同的角度简要介绍深度学习的数学理解与认识:一、从多层卷积稀疏编码模型的编码初始化和字典矩阵设计的角度,建立跨连神经网络与多层卷积稀疏编码模型的等价联系;二、提出深度残差神经网络是在Wasserstein空间学习测地曲线的理论。最后,将简要介绍深度学习如何赋能空间组学...
We shall discuss various Barron type spaces arising from neural networks. The relations among these spaces will be clarified, and we shall also establish the relationship between Barron type spaces an...
The focus of this talk is on the numerical methods used to identify parameters in partial differential equations. Typically, an optimization approach is used to solve this class of inverse problems, w...
偏微分方程在许多学科和工程应用中扮演着重要的角色,例如物理系统的建模,计算化学,流体力学和数值天气预报等。基于偏微分方程对系统未来的演化进行预测往往需要依赖数值解法。传统数值解法在遇到高维问题,复杂边界,参数变化时,将会遇到计算效率不高,结果不可复用等问题。另一方面,深度神经网络在高维问题建模中展现了巨大优势,其中使用深度神经网络进行算子的逼近和学习成为学术研究热点。本报告将介绍我们在将算子学习应...
Modern neural networks are usually over-parameterized—the number of parameters exceeds the number of training data. In this case the loss functions tend to have many (or even infinite) global minima, ...
Why do neural networks (NN) that look so complex usually generalize well? To understand this problem, we find some simple implicit regularizations during training NNs. The first is the frequency princ...
With the advantages of fast calculating speed and high precision, the physics-informed neural network method opens up a new approach for numerically solving nonlinear partial differential equations. B...
Physics-informed neural networks (PINNs) have emerged as an effective technique for solving PDEs in a wide range of domains. Recent research has demonstrated, however, that the performance of PINNs ca...
High-order harmonic generation (HHG) from the interaction of ultra-intense laser pulses with atoms is an important tabletop short-wave coherent light source. Accurate quantum simulations of it present...
2022年1月5日:基于图神经网络的社会网络信息语义感知及事件挖掘。
2020年10月18日上午,2020世界青年科学家峰会在浙江温州召开。全国政协副主席、中国科协主席万钢向峰会发来视频致辞,浙江省人民政府省长郑栅洁,中国科协党组书记、常务副主席怀进鹏等领导出席开幕式并致辞。本届峰会以“汇聚天下英才 共创美好未来”为主题,由中国科学技术协会与浙江省人民政府共同举办。此次峰会嘉宾包括12位诺贝尔奖获得者、113位中外院士,参会代表覆盖125个国家和国际科技组织。海南大...
2020年9月27日下午,“全脑介观神经联接图谱”大科学计划启动前期工作座谈会在上海市召开,本次会议明确了该计划的推进路径,宣布了中国工作组的成立,并就该计划的具体实施思路和举措进行研讨。座谈会上,科技部黄卫副部长充分肯定了前期推进工作的成效,并表示,科技部高度重视“全脑介观神经联接图谱”这一倡议,认为其符合国际大科学计划的基本原则,同意并支持由科学界先行发起“全脑介观神经联接图谱”大科学计划。黄...
2020年5月14日下午,清华大学柔性电子技术研究中心(以下简称“柔电中心”)举办了以“柔性电子技术在脑机接口领域的应用”为主题的学术沙龙活动。沙龙邀请了多位来自学界、业界的专业人士,就脑机接口技术这一最前沿的研究热点进行探讨,嘉宾们分享了脑机接口领域的前沿成果及柔性电子技术在其中发挥的作用、技术转化的经验等。近150人次学界及业界嘉宾加入本次沙龙,共同思考、一起交流,踏上了对这一新兴领域的探索之...

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