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当面对序列任务时，神经网络经常会遇到灾难性遗忘问题，即在学习新任务时，容易遗忘之前任务的知识。为解决这一挑战，DeepMind的研究人员提出了一种创新方法，通过在函数空间中引入贝叶斯推理，结合诱导点稀疏高斯过程（GPs）和优化排练数据点来克服这一难题。这种方法被称为“持续学习的功能正规化”（...
AlphaGo，DeepMind研发的围棋AI，其下棋策略主要依托蒙特卡罗树搜索（MCTS）和深度学习技术。MCTS是一种启发式搜索算法，它由当前局面开始，尝试看起来可靠的行动，直到达到一定的步数后停止。通过评估后续局面的优劣，算法选择最优行动，实现“手下一子，心中三步”的策略。在MCTS中，“看起来可靠”的行动和...
深度学习领域的领军企业 DeepMind 最近发布了一个划时代的产品——人类蛋白质组结构预测图库，此图库的完整性和准确性均为世界之最，并且已在权威期刊《自然》上发布。人类蛋白质组，类比人类基因组，包含了人体内所有的蛋白质，是生物学、医学乃至生命科学的重要研究对象。破解蛋白质结构，能为人类带来深远...
deep mind 翻译成为中文就是：深思。
机器之心报道，编辑：张倩、陈萍。在大模型领域不断取得突破的 2023 年，具身智能机器人研究也迎来了快速推进的时代。2 个多月前，谷歌 DeepMind 推出了第一个控制机器人的视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型 —— RT-2。这个模型具有独特的功能，不仅能够解读人类的复杂指令，还能看懂眼前的物体（即使...
1、导入需要的库。2、定义神经网络模型。3、加载数据集。4、构建模型和优化器。5、定义损失函数和评估函数。6、训练模型。
DeepMind的气象预测大模型GraphCast已在Science发表，它的亮点在于其强大的预测能力和高效性。这款模型仅需1分钟就能预测未来10天的天气，且在90%的指标上超越了人类最先进系统，这是AI气象模型史上的首次。GraphCast已开源，其分辨率高达0.25度经度/纬度，覆盖地球表面超过100万个网格，每个网格预测数据...
DeepMind在过去一年内，发表了一系列研究，覆盖了数学、物理、生物、化学等领域。这些研究展示了DeepMind在利用深度强化学习解决复杂问题上的广泛影响力和潜力，印证了其重构自然研究新范式的雄心。文章探讨了为何国内学术界和企业界难以产出与其相匹敌的成果。学术界对于AI for Science的潜力有充分认识，但跨...
DeepMind提出了一种“深度压缩感知”框架，结合压缩感知与深度学习，显著提升信号恢复性能与速度，并提出改进生成对抗网络（GAN）的新方法。该框架名为“Deep Compressed Sensing”，由研究人员Yan Wu、Mihaela Rosca、Timothy Lillicrap等在ICML 2019发表。压缩感知是一种优雅的框架，用于从压缩信号中恢复稀疏...
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