NeurIPS 2024|标签噪声下图神经网络有了首个综合基准库,还开源
图神经网络(GNNs)通过消息传递机制在节点分类任务中表现出强大的潜力。然而,它们的性能往往依赖于??质量的节点标签。在现实任务中,由于不可靠的来源或对抗性攻击,准确的节点标签很难获得。因此,标签噪声在现实世界的图数据中很常见。噪声标签会在训练过程中传播错误信息,从而对GNNs产生负??影响。为了解决这个...
天翼视联申请运维指标数据分类专利,提高运维指标数据变化类型识别...
其中,该运维指标数据分类方法包括:获取待检测的原始运维指标数据;对原始运维指标数据进行归一化,得到目标归一化数据;根据预设的数据持续天数和向量最大行数,将目标归一化数据转化为目标二维向量数据;之后将目标二维向量数据变形为以通道、宽度以及高度为维度的三维的目标向量化数据;将目标向量化数据输入至训练后的卷积神经...
深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...
综上所述,通过合理的数据准备和模型构建,可以有效地利用深度神经网络进行分类任务。预测与策略计算在金融数据分析等领域中,预测和回测是非常关键的环节。以下是相关的实现过程:(一)创建整个数据集的预测分类预测首先,对于分类问题,我们使用分类器(classifier)来对合并后的训练集(X_train)和测试集(X_test)数据...
神经网络泛化能力研究!
1.特征污染对神经网络泛化能力的影响特征污染是指在学习核心特征的过程中,神经网络同时学习了与标签无关的背景特征,即使在权重衰减的情况下也是如此。这种现象的原因在于网络中的神经元对不同类别的激活具有不对称性,导致对核心特征子空间和背景特征子空间的梯度投影都是非零的。这最终导致由于核心和背景特征在神经...
±1%!动力电池检测不再难!_ 新亮点·新动能_福建省人民政府门户...
项目负责人、该校2024届播音主持专业毕业生高月告诉记者,为了攻克±1%的技术难题,团队从2020年起,先后采用长短期记忆网络(LSTM)、循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(1D-CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和门控循环神经网络(GRU)等5种不同的算法模型。过程中,采集了超过5万车次的高精度锂电池数据,累计实验时间超...
...训练深层的神经网络,造成小样本深度学习模型的泛化能力低等问题
将增强图像数据划分为支持集、查询集样本;利用预先构建的目标显著性模型,提取支持集样本的目标主体显著图像;将目标主体显著图像和支持集样本进行特征提取,得到不同网络下的图像特征,并进行融合得到分类超平面;根据分类超平面更新支持集样本的原型,并计算查询集样本与支持集样本的原型的距离,以将查询集样本分类到支持集样本...
广西大学邓建新教授团队:基于工业机器人的复杂曲面磨抛关键技术...
智能控制策略:通过神经网络等智能算法进行参数调整和误差补偿,RBF神经网络广泛应用于阻抗控制模型的不确定项逼近,但仍面临大数据需求和逼近精度提升的难题。3.主-被动柔顺相结合的柔顺控制主动与被动控制结合的优势:主-被动柔顺控制结合了主动控制的精度与被动控制的灵活性,提升了系统的鲁棒性与响应速度,适用于复杂曲面...
洛斯达申请电网工程选站专利,提高站址选取准确性
专利摘要显示,本发明涉及一种电网工程选站方法、装置、设备及计算机可读存储介质,属于电网工程技术领域,其方法包括:获取待选站目标区域的遥感影像数据;将遥感影像数据输入至预设的神经网络分类模型中,生成待选站目标区域的评估图,评估图中标识有多个不同的区域;基于预设的多源否决条件数据和遥感影像数据,对待选站目标区域...
我国数据分类分级研究进展与企业实施路径建议
基于企业已制定运行的针对信息系统、涉密信息等级保护的规定,有机整合、兼顾、规划设计企业的数据分类分级规则,更加有利于企业对信息、信息系统和数据的统一分类管理。徐岩柏参照网络安全等级保护相关制度的要求,总结金融、政府和电信互联网行业分类分级现状,并指出数据分类分级要根据行业特点从业务和管理两条线进行梳理...
血常规三分类和五分类的区别
三诺生物的iCARE-1300型便携式全自动多功能检测仪,作为行业首创液相单人份:五分类血常规+液相生化+免疫联检一体机,采用当前最先进的金标准—细胞图像镜检法,结合AI大数据图像算法,通过卷积神经网络深度学习模型,对血液进行全面分析,精准高效地输出白细胞“五分类”、红细胞、血小板共25项指标参数。通过可视化细胞形态计数...