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Google發布神經天氣模型 幾秒鐘預測整個美國降水量
原標題:Google發布神經天氣模型 幾秒鐘預測整個美國的降水量 來源:雷鋒網準確預測未來幾分鐘到幾周的天氣是一項基本的科學挑戰,它可以對社會的許多方面產生廣泛影響。很多氣象機構目前採用的預報是基於大氣的物理模型。儘管在過去幾十年有很大的改進,但這些模型本身受到計算要求的限制。並且,它們對物理定律的近似值非常敏感。
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Google發布神經天氣模型,幾秒鐘預測整個美國的降水量
近日,在先前對降水量預報的研究基礎上,Google 提出了 MetNet,這是一種用於降水預報的神經天氣模型。這種 DNN 能夠在未來 8 小時內以 1km 的解析度預報降水量,時間間隔為 2 分鐘。MetNet 的預測時間比 NOAA 目前使用的最先進的基於物理的模型提前了 7-8 小時。它可以在幾秒鐘內對整個美國的降水量進行預測,而 NOAA 需要花費一小時。
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Google推出神經天氣預報模型:幾秒就能快速預測降水量
準確預測未來幾分鐘到幾周的天氣是一項基本的科學挑戰,它可以對社會的許多方面產生廣泛影響。據外媒報導,近日,在先前對降水量預報的研究基礎上,Google提出了MetNet,這是一種用於降水預報的神經天氣模型。
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谷歌天氣模型MetNet 可預測未來8小時降水量
在最新一期谷歌AI博客中,官方介紹了一款可以快速準確預測未來8小時內將水量的天氣模型MetNet,並表示該模型性能優於美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)目前使用的最先進的物理模型,MetNet能在幾秒鐘內對整個國家進行預測,而此前則需要一個小時左右。
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谷歌研發8小時降水預報神經天氣模型
準確預測未來幾分鐘到幾周的天氣是一項基本的科學挑戰,可對社會的許多方面產生廣泛影響。目前很多氣象機構的預報是基於大氣物理模型,雖然幾十年來預報技術取得了很大的進展,但是仍受物理定律和計算需求的限制。
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谷歌發布又快又準的神經天氣模型,可精準預測未來8小時降雨
Google基於之前以機器學習即時預測降雨的研究,進一步發展用於降雨預報的神經天氣模型MetNet,這是一個深度神經網絡(DNN),能用來預報未來8小時內的降雨情況,以每2分鐘為一個區間,解析度可達1公裡,且比起美國國家海洋與大氣管理局(NOAA)目前最先進物理模擬模型表現還要好,計算時間只需要幾秒鐘
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神經網絡的性能竟然優於神經符號模型
不僅如此,實驗結果證實,神經網絡的在關鍵任務上的效果還要更好。不需要預先訓練,完全無監督,居然這麼神奇?按照之前的常識,結合了算法和符號推理技術的神經符號模型(Neurosymbolic Models),會比神經網絡更適合於預測和解釋任務,此外,神經符號模型在反事實方面表現更好。
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神經網絡模型預測值 論文_bp神經網絡預測模型建模步驟 - CSDN
每一個連接都有各自的權重,通常情況下是一些隨機值(關於如何對人工神經網絡的權重進行初始化是一個非常重要的話題,這將會直接影響到之後的訓練過程,以及最終整個模型的性能)。這個權重可以是負值,正值,非常小,或者非常大,也可以是零。和這個神經元連接的所有神經元的值都會乘以各自對應的權重。然後,把這些值都求和。
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基於深度神經網絡的脫硫系統預測模型及應用
但上述改進仍未考慮脫硫系統大慣性的特點,FU J 等使的用 LSTM 網絡,就能實現信息在時序上傳遞。不過因其設計的網絡只使用了 LSTM 一種結構,神經網絡在結構設計上還有改進空間。基於上述分析,本文採用多種網絡結構和數據處理技術設計深度神經網絡模型,模型預測誤差水平和訓練代價顯著下降。
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OpenAI發布「顯微鏡」,可視化神經網絡內部結構
OpenAI Microscope顯微鏡地址:https://microscope.openai.com/models如上圖所示,初始版本包含8個計算機視覺領域的神經網絡模型。每個神經網絡都用可視化的形式展示了一些重要神經元的內部結構。
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江蘇省氣象臺發布本周降水量預測
江蘇省氣象臺剛剛發布本周降水量預測:本周天氣預報前期(7月13日至16日)沿江和蘇南地區多降水天氣,累積雨量100~160毫米,局部200毫米左右,7月18日至19日暖溼氣流北抬,淮北地區有一次中等降水過程,同時,淮河以南局部地區有強雷電、短時強降水、8~10級雷雨大風等強對流天氣。
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如何評價Google神經機器翻譯(GNMT)系統?
幾年前,Google開始使用循環神經網絡來直接學習一個輸入序列(如一種語言的一個句子)到一個輸出序列(另一種語言的同一個句子)的映射。其中基於短語的機器學習(PBMT)將輸入句子分解成詞和短語,然後對它們的大部分進行獨立翻譯,而神經網絡機器翻譯(NMT)則將整個輸入句子視作翻譯的基本單元。
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神經網絡實現分類與預測的基本原理
文章目標:神經網絡特別是深層神經網絡是黑盒的,通過閱讀本文可以讓大家了解神經網絡的基本實現方法、基本數學原理、實現流程等,同時建議初學者從基礎學起,查詢更多的資料豐富認知,有不明白的地方可以關注作者或留言。
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AutoML : 更有效地設計神經網絡模型
verbose是一個參數,可以設置為0或1,這取決於你是否希望模型輸出訓練相關信息,比如潛在網絡的架構和每個epoch的搜索情況。然而,每個潛在架構都有數百個epoch,所以開啟這一項可能會佔用空間並減慢訓練速度。建議設置verbose=1,來顯示整個訓練的過程。因為整個搜索過程至少會持續幾分鐘才能完成。
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知識普及:卷積神經網絡模型是怎樣工作的?可以做些什麼?
知識普及:卷積神經網絡模型是怎樣工作的?可以做些什麼? 眾所周知,在過去的幾年裡,卷積神經網絡(CNN或ConvNet)在深度學習領域取得了許多重大突破,但對於大多數人而言,這個描述是相當不直觀的。因此,要了解模型取得了怎樣大的突破,我們應該先了解卷積神經網絡是怎樣工作的。 卷積神經網絡可以做些什麼? 卷積神經網絡用於在圖像中尋找特徵。在CNN的前幾層中,神經網絡可以進行簡單的「線條」和「角」的識別。
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用飛槳做自然語言處理:神經網絡語言模型應用實例
但這種方法會有一個很大的問題,那就是前面提到的維度災難,而這裡要實現的神經網絡語言模型(Neural Network Language Model),便是用神經網絡構建語言模型,通過學習分布式詞表示(即詞向量)的方式解決了這個問題。
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自動給神經網絡找bug,Google發布TensorFuzz
給神經網絡捉蟲,更是比普通程序難得多:絕大部分bug都不會導致神經網絡崩潰、報錯,只能讓它訓練了沒效果,默默地不收斂。能不能把煉丹師們從無休止無希望的debug工作中拯救出來?兩位谷歌大腦研究員Augustus Odena和Ian Goodfellow說,好像能。他們推出了一種自動為神經網絡做軟體測試的方法:TensorFuzz。
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教程| 概率編程:使用貝葉斯神經網絡預測金融市場價格
本文中,Alex Honchar 介紹了利用概率編程和 Pyro 進行價格預測的方法,相較於常規神經網絡,新方法對於數據的依賴程度更小,結果更準確。在實驗中,作者選擇了最近流行的虛擬貨幣「以太幣」作為實例進行價格預測。去年我曾發表過幾篇有關使用神經網絡進行金融價格預測的教程,我認為其中有一部分結果至少還挺有意思,並且值得在實際交易中加以應用。
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預測未來?Google 用 AI 模型實現了「近乎實時」的天氣預報
對人類來說,時間一直是最大的敵人,超越時間一直是人類的夢想,「預測未來」就是人類想要超越時間的一種方式。天氣預報就是生活中最常見的一種「預測未來」,但就像剛才說的,預測天氣同樣也是非常困難的一件事。研究人員表示,快速的預測有著極大的現實意義,這將有效適應氣候變化,特別是極端天氣狀況下,快速預測會是一個非常重要的工具。短期預測對於某些危機規避有著很高的重要性,合適運用能夠有效避免生命和財產損失。Google 的預測最大優勢就是速度,然而這樣的速度是怎麼來的呢?