文章 2024-10-19 来自:开发者社区

#如何看待诺贝尔物理学奖颁给了机器学习与神经网络?#

近日,2024年诺贝尔物理学奖颁发给了机器学习与神经网络领域的研究者,这是历史上首次出现这样的情况。这项奖项原本只授予对自然现象和物质的物理学研究作出重大贡献的科学家,如今却将全球范围内对机器学习和神经网络的研究和开发作为了一种能够深刻影响我们生活和未来的突出成果。机器学习和神经网络凭借其高效、准确和实用的特点,已经广泛应用于生产制造、金融...

文章 2023-05-14 来自:开发者社区

物理系统执行机器学习计算,一种使用反向传播训练的深度物理神经网络

深度学习模型已成为科学和工程领域的普遍工具。然而,它们的能源需求现在越来越限制它们的可扩展性。深度学习加速器旨在高效地执行深度学习,通常针对推理阶段,并且通常通过利用传统电子设备之外的物理基板。迄今为止的方法一直无法应用反向传播算法来原位训练非常规的新型硬件。反向传播的优势使其成为事实上的大规模神经网络训练方法,因此这一缺陷构成了主要障碍。在这里,康奈尔大学的研究人员介绍了一种混合原位-计算机算....

物理系统执行机器学习计算,一种使用反向传播训练的深度物理神经网络
文章 2023-01-18 来自:开发者社区

一文尽览 | 轨迹预测二十年发展全面回顾!(基于物理/机器学习/深度学习/强化学习)(下)

基于强化学习的方法近年来,强化学习(RL)的快速发展为理解高维复杂策略提供了新途径[160]–[162],这为AVs的轨迹预测任务提供了新思路[163],[164]。当RL用于AV的轨迹预测领域时,大多数方法使用马尔可夫决策过程(MDP)[165]来最大化预期的累积奖励。MDP是一个元组(S,A,P,R,γ),其中S是有限状态集,A是有限动作集,P是状态转移概率矩阵,R是奖励函数,γ是折扣因子。....

一文尽览 | 轨迹预测二十年发展全面回顾!(基于物理/机器学习/深度学习/强化学习)(下)
文章 2023-01-18 来自:开发者社区

一文尽览 | 轨迹预测二十年发展全面回顾!(基于物理/机器学习/深度学习/强化学习)(上)

摘要为了在动态环境中安全驾驶,自动驾驶车辆应该能够预测附近交通参与者的未来状态,尤其是周围车辆,类似于人类驾驶员的预测驾驶能力。这就是为什么研究人员致力于轨迹预测领域并提出不同的方法。本文旨在对过去二十年中提出的自动驾驶轨迹预测方法进行全面和比较性的回顾!!!它从问题公式和算法分类开始。然后,详细介绍和分析了基于物理、经典机器学习、深度学习和强化学习的流行方法。最后,论文评估了每种方法的性能,并....

一文尽览 | 轨迹预测二十年发展全面回顾!(基于物理/机器学习/深度学习/强化学习)(上)

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