北大杨超:以偏微分方程求解为例,AI如何助力科学计算?

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作者 | 杨超 编辑 | 蒋宝尚 AI技术,特别是机器学习和强化学习方法,基于实验或者计算产生的数据对所求解的问题进行可计算建模,从而得到复杂问题的有效解决方式,这对当今科学计...

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大热下的 GNN  研究面临哪些“天花板”?未来的重点研究方向又在哪?

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作为脱胎于图论研究的热门研究领域,图神经网络(GNN)与经典的 WL 算法有诸多相似之处。众所周知,强大的 WL 算法对于聚合函数的单射性质有很强的要求,那么强大的 GNN 应该具备哪...

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连续五天,ACL 2020 清华 CoAI 系列解读!

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疫情之后,“旧的世界”将不复存在 线上直播将成为学术交流的重要形式 2020年4月3日,NLP 顶会 ACL 2020 公布录用论文之后,AI科技评论相继与哈工大、复旦大学联合举办两期「ACL 系列解...

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Yoshua Bengio:注意力是“有意识”AI的核心要素

Yoshua Bengio:注意力是“有意识”AI的核心要素

作者 | 蒋宝尚 注意力机制或许是未来机器学习的核心要素。 在本周举办的ICLR 2020 上,图灵奖获得者Yoshua Bengio 在其特邀报告中着重强调了这一点。 目前注意力机制已是深度学习里的大...

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AI算法效率每16个月提速一倍,算力革命超越摩尔定律

AI算法效率每16个月提速一倍,算力革命超越摩尔定律

作者 |蒋宝尚 编辑 |丛末 摩尔定律预测芯片性能每18个月翻一倍,那 AI 算法性能多少个月翻一番? 答案是16个月。 图注:蓝点是给定时间的最低计算机,灰点是测量值。 观察结果是每...

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