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阡陌-初次完成:人工智能快速,精确的模仿三维世界!AI原来如此强壮

科学家们第一次用人工智能(AI)来生成杂乱的三维世界模仿,成果是适当的精确、安稳、和快速。该研讨的合著者雪莉何(Shirley Ho)说:咱们能够在几毫秒内运转这些模仿,而其他‘快速’模仿需求几分钟,不仅如此,并且更精确。这项名为“深层密度位移模型”(Deep Density Displacement Model,简称D3M)的工程速度和精确性,并不是研讨人员最惊奇的当地。

真实令人震惊的是,D3M能够精确地模仿出假如某些参数被调整后世界的姿态(比方世界中有多少是暗物质)即便该模型从未收到任何这些参数改动的练习数据。这就像教图像辨认软件,里边有许多猫和狗的图片,然后它就能辨认大象了,没有人知道它是怎么做到这一点的,这是一个有待处理的巨大疑团,其研讨宣布在《美国国家科学院院刊》上。Shirley Ho和加州大学伯克利分校伯克利世界物理中心的Yin Li和东京Kavli世界物理和数学研讨所协作

伯克利世界物理中心的余峰,熨斗研讨所的魏晨,温哥华不月亮图片列颠哥伦比亚大学的Siamak Ravanbakhsh和Carnegie Mellon阡陌-初次完成:人工智能快速,精确的模仿三维世界!AI原来如此强壮大学的BarnabsPczos。像D3M所做的核算机模仿已经成为理论天体物理学的根底,科学家们想知道世界在不同的情况下或许怎么演化,比导致世界胀大的暗能量是否会跟着时刻而改动。这样的研讨需求运转数千次模仿,使闪电般快速和高度精确的核算机模型成为现代天体物理学的首要方针之一,D3M模仿重力怎么刻画世界,研讨人员挑选只重视引力。

由于到目前为止,当涉及到世界的大规模演化时,引力是最重要的力气。最精确的世界模仿核算了引力怎么在整个世界年纪范围内改动数十亿个单个粒子。这种精度需求时刻,一次模仿需求大约300个小时的核算时刻。更快的办法能够在大约两分钟内完结相同模仿,可是所需的快捷方式会导致较低的精度,研讨人员对D3M的深层神经网络进行了锻炼。给D3M供给了8000种不同的模仿,这些模仿来自于可用的最精确模型之一。

神经网络获取练习数据并对其进行核算,然后研讨人员将成果与预期成果进行比较。跟着进一步的练习,神经网络会跟着时刻的推移而习惯,然后发生更快、更精确的成果。在练习了D3M之后,研讨人员对一个直径6亿光年的盒子状世界进行了模仿

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并将成果与慢速模阡陌-初次完成:人工智能快速,精确的模仿三维世界!AI原来如此强壮型和快速模型进行了比较,尽管慢但精确的办法每次模仿需求数百小时的核算时刻。而现有的快速办法只需几分钟,但D3M能够在30毫秒内完结模仿。D3M也得出了精确的成果。与高精度模型比较,D3M的相对误差为2.8%。

运用相同的比较,现有快速模型的相对误差为9.3%,D3M处理练习数据中没有发现参数改动的特殊才能使其成为一个特别有用和灵阡陌-初次完成:人工智能快速,精确的模仿三维世界!AI原来如此强壮敏的东西。除了对其他力进行建模,比方流体动力学,研讨团队期望更多地了解模型在引擎盖下是怎么作业的。这样做能够为人工智能和机器学习的前进带来优点,关于机器学习者来说,能够成为一个风趣的游乐场,来看看为什么这个模型能够揣度得这么好,为什么它能够揣度大象,而不仅仅是辨认猫和狗,这是科学和深度学阡陌-初次完成:人工智能快速,精确的模仿三维世界!AI原来如此强壮习之间的双向路途。

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