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上海科技大学数学科学研究所举办2024机器学习与模型降阶研讨会（图）
2024 机器学习 模型降阶
2024/5/9
2024年4月20日，2024机器学习与模型降阶研讨会在数学科学研究所召开。会议邀请来自中国科学院、北京大学、复旦大学、上海交通大学、同济大学、山东大学、东方理工大学等十余位专家进行学术报告，内容围绕偏微分方程的机器学习方法与模型降阶方法，涵盖理论分析和在计算流体力学、石油工程等学科中的应用。
CAA会士面对面系列活动是中国自动化学会为学会会士量身打造的高端学术交流平台，每期活动邀请1位或数位学会会士进行专题报告，围绕国际科技热点，聚焦国家创新发展战略需求，前瞻学科领域发展新方向，积极发挥学术引领和科技智库作用，展现重大学术咨询研究成果，引导社会尊崇科学思想和方法，促进公众提升科学意识和素养。
中国科学院微电子所在片上学习存算一体芯片方面取得重要进展（图）
一体芯片 神经网络 智能计算
2024/2/28
当前，智能计算设备呈指数式增长，迫切需要低功耗与低延迟执行神经网络推理任务，以及不依赖云端的片上学习能力来动态适应边缘端复杂多变的应用场景。非易失存算一体技术可最大化减少数据搬运带来的功耗和延迟并消除静态功耗，为边缘智能计算设备提供了一种极具竞争力的方案。非易失存算一体芯片近年来持续快速发展，其在集成规模、能效、算力等方面均取得了长足的进步，实现了对片上推理任务的高效支持。但进行片上学习通常需要对...
中国科学院合肥物质科学研究院专利：基于机器学习的机动车尾气林格曼黑度测量装置及方法
一种基于随机权神经网络的类增量学习与记忆融合方法
连续学习 灾难性遗忘 随机权神经网络 再可塑性启发
2024/1/16
连续学习(Continual learning,CL)多个任务的能力对于通用人工智能的发展至关重要.现有人工神经网络(Artificial neural networks,ANNs)在单一任务上具有出色表现,但在开放环境中依次面对不同任务时非常容易发生灾难性遗忘现象,即联结主义模型在学习新任务时会迅速地忘记旧任务。
近些年,联邦学习(Federated learning,FL)由于能够打破数据壁垒,实现孤岛数据价值变现,受到了工业界和学术界的广泛关注.然而,在实际工程应用中,联邦学习存在着数据隐私泄露和模型性能损失的问题.为此,首先对这两个问题进行数学描述与分析.然后,提出一种自适应模型聚合方案,该方案能够设定各参与者的Mini-batch值和自适应调整全局模型聚合间隔,旨在保证模型精度的同时,提高联邦学习训...
中国科学院深圳先进技术研究院专利：交互式语言学习系统及交互式语言学习方法
中国科学院南京土壤研究所专利：基于机器学习的土壤剖面氮素含量高光谱检测及可视化方法
异策略深度强化学习中的经验回放研究综述
深度强化学习 异策略 经验回放 人工智能
2024/1/16
作为一种不需要事先获得训练数据的机器学习方法,强化学习(Reinforcement learning,RL)在智能体与环境的不断交互过程中寻找最优策略,是解决序贯决策问题的一种重要方法.通过与深度学习(Deep learning,DL)结合,深度强化学习(Deep reinforcement learning,DRL)同时具备了强大的感知和决策能力,被广泛应用于多个领域来解决复杂的决策问题.异策略...
面向多智能体协作的注意力意图与交流学习方法
多智能体 强化学习 意图交流 注意力机制
2024/1/16
对于部分可观测环境下的多智能体交流协作任务,现有研究大多只利用了当前时刻的网络隐藏层信息,限制了信息的来源.研究如何使用团队奖励训练一组独立的策略以及如何提升独立策略的协同表现,提出多智能体注意力意图交流算法(Multi-agent attentional intention and communication,MAAIC),增加了意图信息模块来扩大交流信息的来源,并且改善了交流模式.将智能体历史...
中国科学院深圳先进技术研究院专利：基于机器学习的并行磁共振成像GRAPPA方法
中国科学院自动化研究所科学家构建深度脉冲神经网络学习框架（图）
深度脉冲 神经网络 学习框架
2023/10/17
脉冲神经网络（Spiking Neural Network，SNN）被誉为第三代神经网络，使用更低层次的生物神经系统的抽象。它既是神经科学中研究大脑原理的基本工具，又因稀疏计算、事件驱动、超低功耗的特性，备受计算科学的关注。随着深度学习方法的引入，SNN的性能得到大幅提升，脉冲深度学习（Spiking Deep Learning）成为新兴的研究热点。传统SNN框架更多地关注生物可解释性，致力于构建...
在极端高压条件下碳的相图中，金刚石不再是碳元素的最稳定相。早在三十多年前，理论预言金刚石会在1TPa左右向BC8结构转变，但实验上至今仍未得到金刚石向BC8转变的直接证据。作为一种比金刚石更致密的神秘碳结构，合成BC8碳对于凝聚态物理和材料科学都有重要意义。近日，南京大学物理学院孙建教授、王慧田教授、邢定钰院士等人，利用基于第一性原理计算与机器学习分子动力学(GPUMD)方法，预言设计了金刚石向B...
中国科学院大连化学物理研究所等发展出基于机器学习的苦味肽筛选新方法（图）
机器学习 苦味肽 筛选方法
2023/10/16
近日，中国科学院大连化学物理研究所能源技术研究平台研究员靳艳团队与大连工业大学、内蒙古伊利实业集团有限公司合作，发展了一种基于机器学习的苦味肽筛选新方法。科研人员利用该方法在超高温处理（Ultra High Temperature treated，UHT）牛奶中筛选并验证了导致UHT牛奶发苦的苦味肽。