达道至简申请基于卷积神经网络的贷款用途文本分类方法和系统专利...
建立基于文本卷积神经网络的绿色贷款识别文本分类模型,其中基于文本卷积神经网络的绿色贷款识别文本分类模型为端到端的文本分类模型,直接从原始文本中学习到绿色贷款的相关特征,并基于相关特征对绿色贷款用途文本进行识别;S2,根据基于文本卷积神经网络的绿色贷款识别文本分类模型对贷款用途文本进行是否为绿色贷款的识别。
三维卷积神经网络(3D-CNN)解码运动过程的脑电图
深度神经网络(DNN)对实时数据解码最为有效,但现有数据集的任务类别限制了其在EEG中的应用。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...
基于几何图学习的物理系统建模:从动态系统到复杂系统
它与传统图神经网络的最核心区别就是保持了等变性。我们可以从下面这张图所展示的消息传递方式对比它与传统网络的区别。传统网络仅有黑色(1、3行)所示的传递方式;在蓝色部分增加了几何信息的生成和传递。可以看到,通过并行进行消息生成与传递,几何图神经网络能够将几何信息充分融入,进而保持等变性。谈及等变神经...
【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
简单理解就是,卷积神经网络的权重矩阵往往稠密且巨大,从而计算开销大,有一种办法是采用低秩近似的技术将该稠密矩阵由若干个小规模矩阵近似重构出来,这种方法归类为低秩近似算法。一般地,行阶梯型矩阵的秩等于其“台阶数”-非零行的行数。低秩近似算法能减小计算开销的原理如下:基于以上想法,Sindhwani等人提出...
...公司自主研发的机器视觉软件算法融合了基于卷积神经网络的...
公司回答表示:公司自主研发的机器视觉的软件算法既包含传统的图像解码、缺陷定位融合特征提取和缺陷过滤筛选等图像处理算法等,还融合了基于卷积神经网络的表面缺陷检测方法等,完成对被测物复杂的表面缺陷类型识别,避免了传统方法漏检率高、检测精度低和适应性差的问题。本文源自:金融界AI电报作者:公告君...
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
神经网络,这是机器学习的元老,是对人脑神经元工作机制的模拟,每个神经元是一个计算单元,输入的数据与权重进行相乘、求和,再加上偏置,得到的数据再经过激活函数,将结果进行输出,见下图,多个神经元相互连接组成神经网络,具体就不展开说了(www.e993.com)2024年10月19日。卷积神经网络在图像分类和识别领域的应用非常多,最早用于手写数字的分类识别,后...
星宸科技:目前公司在CNN卷积神经网络和Transformer网络的投入...
公司回答表示,公司有关注到该事件,目前公司在CNN卷积神经网络和Transformer网络的投入,主要是为了提升端侧和边缘测SoC在相关AI网络的表现。通过数年研发投入与产品技术积累,相关SoC现主要落地于智能安防,智能车载影像,视频对讲,家用及商用清洁机器人等领域,并持续探索新的行业与市场机会,谢谢您对公司的关注!
微美全息(NASDAQ:WIMI)研究基于深度卷积神经网络的增强现实动态...
具体而言,WIMI微美全息首先采用了深度卷积神经网络作为图像识别的基础模型。通过对大量标注好的图像数据进行训练,让网络学习到不同物体的特征表示,并在输入图像中准确地定位和识别这些物体。为了适应动态图像的处理,WIMI微美全息对网络进行了适当的调整,以便在连续帧之间进行信息传递和跟踪。接下来,将识别到的物体与增强...
上海交大周冰心博士:锚定稀缺生物数据挑战,图神经网络重塑蛋白质...
接下来我向大家分享几个经典的图卷积神经网络。第一个是图卷积神经网络GCN,如下图所示,其核心是每一层GCN会把1阶邻居的信息平均聚合到中心节点上,并用聚合后的信息作为中心节点的全新的表示。从表达式可以看出,GCN和MLP的区别是,GCN加入邻接矩阵,并使用一阶邻居信息更新节点表示。此外,它在聚合信息...
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
可以用一个简单的卷积神经网络(CNN)来说明层归一化在图像处理中的作用。如果是无层归一化的网络的情况下,每一层的输入可能具有不同的分布,这样再做梯度传递及下降过程中,就会因为不同的分布导致每层更新的模型权值差别较大,此时,模型就会发散。这就是我们经常碰到的梯度爆炸。另外一方面,当网络较深时,梯度需要通...