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Zihao Zhao
Zihao Zhao
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新方法探索用于神经网络的无梯度优化
研究人员正在探索用于优化神经网络的新颖方法，而不依赖于传统的基于梯度的方法。一篇论文介绍了一种用于可微优化的全一阶层，通过将问题重新表述为双层优化任务来避免计算量大的Hessian计算。另一项研究提出了一种在希尔伯特空间中进行无限维优化的无梯度方法，利用方向导数和自动微分，该方法在通过物理信息神经网络求解微分方程方面显示出潜力。在MNIST数据集上的实际演示成功地采用了一种无导数优化方法，在图像分类中取得了具有竞争力的准确率，并在高维…
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自主编码代理赋能临床医生驱动人工智能开发
一项新的研究论文介绍了一种自主编码代理，旨在弥合临床医生和人工智能开发者之间的差距。这些代理可以将自然语言的临床需求转化为功能性的人工智能模型，并通过与临床医生进行迭代实验来改进它们。这种方法旨在使领域专家能够直接塑造人工智能开发，减少对专业人工智能团队的依赖，并可能带来更具临床相关性和准确性的模型。该系统在五个临床任务中取得了成功，特别是通过减少对不相关特征的依赖来提高了气胸分类模型的性能。