机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
6.神经网络与深度学习基础:提供了神经网络的基础知识,包括前向传播、损失函数和反向传播算法,以及使用PyTorch构建和训练神经网络的实践。7.可解释性与可视化:特别强调了模型的可解释性,通过SHAP方法来解释模型预测,以及如何将研究成果进行可视化展示,增强了研究的透明度和说服力。8.论文复现与写作指导:通过复现SCI论文...
泰尔股份涨2.01%,成交额2.10亿元,该股当前无连续增减仓现象,主力...
融合了人工智能深度学习技术,利用卷积神经网络和循环神经网络,构建滚动轴承和齿轮箱的故障预警模型和故障诊断模型,然后利用滚动轴承和齿轮箱的历史故障数据,划分训练集、验证集和测试集,再对滚动轴承和齿轮箱的故障预警模型和故障诊断模型进行多轮训练,实现对滚动轴承和齿轮箱的故障预警模型和...
±1%!动力电池检测不再难!
经过无数次的对比和完善,该项目团队在业内首创了“卷积神经网络+双向长短期记忆网络”的深度学习模型。高月形象地介绍这种新模型的特点:“卷积神经网络的卷积层和池化层能从电池基础数据中自动找出重要的隐藏特征,实现对电池的深度检测;神经网络能同时观测电池过去和未来的数据,提供更准确的电池健康和性能分析。”简单...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
现有卷积神经网络架构(A)和Transformer架构(B)以及团队所提出DUCT(Transformer架构中的动态一元卷积神经网络)块对比图。尽管此前的研究将卷积及Tranformer层以(C)集成,近期的趋势为以块状方式交替Transformer和卷积神经网络(D)。团队所提出的DUCT(E)为并行架构,在块状设计中结合了动态局部增强模块、一元共现激励模块和多...
三维卷积神经网络(3D-CNN)解码运动过程的脑电图
研究人员提出了一种神经生理学可解释的三维卷积神经网络(3D-CNN),它捕捉了运动过程中大脑区域的时空依赖性。该3D-CNN使用保留地形的EEG输入,能够预测手部运动的复杂特征,如反应时间、运动模式和方向。在新数据集上的测试中,3D-CNN在这些任务中的准确率分别为79.81%、81.23%和82.00%,优于二维卷积神经网络...
TextCNN(卷积神经网络用于文本)
TextCNN是一种用于文本分类的卷积神经网络(CNN)模型,由YoonKim在2014年提出(www.e993.com)2024年10月24日。它通过将卷积神经网络应用于自然语言处理任务,特别是文本分类,有效地捕捉了文本中的局部特征。一、主要特点1.词嵌入(WordEmbedding):将词汇映射到高维空间中的向量,这些向量能够捕捉词汇的语义信息。2.卷积层(ConvolutionalLayer)...
中国电信申请基于卷积神经网络算法的自适应网络拓扑生成方法及...
金融界2024年4月16日消息,据国家知识产权局公告,中国电信股份有限公司申请一项名为“基于卷积神经网络算法的自适应网络拓扑生成方法及系统“,公开号CN117896264A,申请日期为2024年1月。
Light | 卷积神经网络辅助的高分辨超构偏振分析仪
经过6层连续的卷积层,输入图片中隐藏的特征可被提取出来,再经过连接层转化为输出的斯托克斯参量。对于不同的偏振态,基于直径20微米的超构表面,也就是空间分辨率达20微米,其经过神经网络后偏振测量得到的斯托克斯参量的平均偏差为0.06,具有较高的保真度,解算时间也大为提高,少于0.05s。偏振测量的空间分辨率可进一步提升...
【图解深度学习】卷积神经网络结构组成与解释
卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构,网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积(元素相乘再求和)的操作。1.卷积层常见的卷积操作如下:卷积操作解释图解标准卷积一般采用3x3、5x5、7x7的卷积核进行卷积操作。
20 多家端到端自动驾驶企业/研究机构方案盘点(1)tesla、小鹏汽车...
端到端大模型对海量驾驶视频片段压缩,类比于大语言模型的生成式GPT,将互联网级别的数据压缩到了端到端神经网络的参数里,实现了驾驶知识的高效储存和应用全栈神经网络化的FSD是软件2.0时代的产物,完全基于数据驱动。训练数据的质量和规模成为决定端到端神经网络性能表现的关键因素。端到端架构的核心是数据,数据...