AI首次创建高效准确数学算法
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算法自动“划重点” AI学会“抱佛脚”
预训练模型的兴起给自然语言处理（NLP）带来了“新面貌”。 近年来，Google、Facebook、OpenAI、微软、百度等人工智能“头部玩家”推出多个颇具影响的预训练模型，并反复迭代出十多个版本。无论学术界还是业界，人们对大规模预训练模型“热情高涨”。 日前，来自清华大学的一
AI程序攻克围棋的算法秘密（五）
在本节中，大家应该对MCTS算法的工作原理拥有更为深入的理解。请别担心，迄今为止提到的全部内容应该足以支持您顺利掌握相关内容。惟一需要注意的是我们如何使用策略概率与估值方法。我们在铺展过程中将二者结合在一起，从而缩小每次落子时需要探索的具体范围。Q（s，a）表示估值函数，u（s，a）则代表该位置的已
AI程序攻克围棋的算法秘密（三）
另外，我们还希望能够构建起一套略有不同的策略网络版本； 其应该更小巧且速度更快。可以想象，如果Lusha的经验非常丰富，那么其用于处理每个位置的时间也将相应延长。在这种情况下，虽然她能够更好地缩小合理落子范围，但由于整个过程会不断重复，因此耗费时间可能会过长。所以，我们需要为这项工作
AI程序攻克围棋的算法秘密（四）
不过这样的训练方式其实存在一个问题。如果其只在练习中对抗同一个对手，且该对手也一直贯穿训练始终，那么可能无法获得新的学习经验。换言之，该网络所学到的只是如何击败对方，而非真正掌握围棋的奥秘。没错，这就是过度拟合问题：你在对抗某一特定对手时表现出色，但却未必拥有对付各类选手的能力。那么，我们该
AI程序攻克围棋的算法秘密（一）
这篇文章的主角是AlphaGo，谷歌DeepMind团队开发出的围棋AI。其凭借着2016年击败全球顶尖棋手李世石的壮举而广受瞩目。围棋是一种古老的棋类游戏，每一步都存在诸多选择，因此接下来的落子位置很参议会预测——要求对弈棋手拥有强大的直觉与抽象思维能力。正因为如此，人们长久以来一直认为只
AI程序攻克围棋的算法秘密（二）
但让我们想想，人类是怎样下棋的？假设目前您身处比赛中的特定阶段。根据游戏规则，你可以作出十几种不同的选择——在此处移动棋子或者在那里移动皇后等等。然而，你真的会在脑袋里列出所有能走的棋步，并从这份长长的清单中作出选择吗？不不，你会“直观地”将可行范围缩小至少数几种关键性棋步（这里假定您提出了
90后斯坦福博士登Science封面！AI算法准确预测RNA三维结构
半个世纪以来，确定RNA三维结构一直困惑着科学家，也成为生物学的重大挑战之一。而现在，90后斯坦福大学博士和团队通过新型AI算法——ARES准确预测出RNA三维结构，堪比AlphaFold，是生物界「海啸级」存在！我们对大部分RNA的结构几乎一无所知 半个世纪以来，确定生物分子的三维结构一直困
加速新药研发！新算法助力质谱数据准确高效预测小分子
小分子的鉴定是生命科学一项关键任务。质谱（mass spectrometry，MS）可用于分析化合物成分，高通量质谱技术能够从数十万个环境中收集小分子的串联质谱。然而，现有的方法是基于化学领域的知识，无法解释小分子质谱中的许多峰。 卡内基梅隆大学和俄罗斯圣彼得堡国立大学的研究人员提出一种算法—
美国首次确定神经科学算法有助设计高效稳定网络
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AI算法自动诊断早产儿视网膜病 准确率超大多数专业医生
美国一研究团队在最近一期《JAMA 眼科学》杂志上发表论文称，他们开发出一种人工智能（AI）算法，能够自动诊断早产儿视网膜病，诊断准确率要超过大多数专业医生。 早产儿视网膜病是一种严重的致盲性眼病，由视网膜血管异常增生引起，在早产儿中很常见。这种疾病主要靠医生查看婴儿的眼睛来诊断，带有主观性