FCS | 文章精要:中国科学技术大学何向南教授团队——图卷积如何...
通过理论分析,我们认为图卷积神经网络模型放大流行度偏差的原因在于:1)流行度较高的物品对邻居的影响大于流行度较低的尾部物品;2)在图卷积模型训练过程中,经过表征更新和图卷积操作后,流行的物品通常具有更高的被推荐给用户的概率。基于此,我们提出估计放大效应方法并实现对该效应的干预控制。实验结果大量实验结果表...
从0到1实现神经网络(Python)
self.bias=biasdeffeedforward(self,inputs):#加权输入,加入偏置,然后使用激活函数total=np.dot(self.weights,inputs)+self.biasreturnsigmoid(total)weights=np.array([0,1])#w1=0,w2=1bias=4#b=4n=Neuron(weights,bias)x=np.array([2,3])#x1=2,x2...
量化专题 · 几种神经网络模型预测效果对比及简析
2.4卷积神经网络下图是卷积神经网络的预测情况及参数情况,可以看到在参数总数规模类似的情况下,从选取的窗口来看,卷积神经网络的预测效果要好于多步多层神经网络。2.5循环神经网络下图是循环神经网络的预测情况及参数情况。可以看到在层数少于卷积神经网络的情况下,循环神经网络的总参数数量接近翻倍。从结果来看单步...
PNAS速递:揭示图卷积神经高效的原因
图神经网络(GNN)最近在天气预报、预测颗粒材料中的力或理解生物分子等各种问题上取得了令人印象深刻的成果。它们已经成为具有关系信息的数据集事实上的机器学习模型,例如蛋白质图中的交互或社交网络中的友谊。这些成功案例引发了一波针对更多样、更强大图网络架构的研究浪潮,例如图卷积神经网络(GCN)。但截止目前,研究...
长文综述:给生物学家的机器学习指南|算法|人工神经网络|视频生成...
卷积神经网络(CNN)。CNN非常适合图像类数据,当数据具有某种类型的局部结构,并且识别这种结构是分析的关键目标的时候。以图像为例,这种局部结构可能与视野中特定类型的对象(例如,显微镜图像中的细胞)相关,在输入图像中由特定局部颜色模式和/或空间接近像素中的边缘表示。CNN由一个或多个卷积层组成(见图4b...
使用张量并行技术进行自动驾驶感知模型训练
以用于视觉任务的CNN模型ConvNeXt-XL为例,我们将展示TensorParallel卷积神经网络训练的实现(www.e993.com)2024年10月24日。DTensor放置方式如下:模型参数:Replicate重复放置在各个GPU上,模型包含3.50亿个参数,以FP32存储时占据1.4GBGPU内存。模型输入:Shard(3)...
存内计算芯片:What?When?Where?|信号|基元|算法|存储器|数据流|...
通过使用im2col将输入和权重特征图的卷积操作转换为矩阵-矩阵乘法,可以将卷积神经网络(CNN)作为GEMMs来实现[22]。im2col或图像-列转换将三维卷积操作转换为GEMM(M,N,K),其中K代表输入和权重之间MAC操作的约简维度,M代表此类约简或卷积的总数,N则根据输出通道的数量决定。与其他层相比,CNN的初始...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
25.卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetworks(CNN)-CNN是一种深度学习算法,特别适合处理具有网格状拓扑结构的数据,如图像。26.循环神经网络RecurrentNeuralNetworks(RNN)-RNN是一种网络结构,适合处理序列数据,如时间序列或自然语言。27.长短期记忆网络LongShort-TermMemory(LSTM)...
前沿综述:面向复杂系统建模的多模态图学习
二、图神经网络用于多模态图学习深度学习已经为多模态学习开创了诸多融合方法。例如,循环神经网络(RNN)与卷积神经网络(CNN)的结构成功地相结合,用于视频描述问题中声音和图像信息的融合。最近,生成模型在语言相关及基于物理的多模态数据上也被证明非常精确。这些模型基于编码器-解码器框架,在编码器中,组合后的架构同时...
CV最新论文|12月25日 arXiv更新论文合集
卷积神经网络TrainingConvolutionalNeuralNetworkswiththeForward-Forwardalgorithm摘要:最近使用深度神经网络分析图像的成功几乎完全是通过卷积神经网络(CNN)实现的。这些CNN的训练,以及事实上所有深度神经网络架构的训练,都使用反向传播算法,将网络的输出与期望的结果进行比较,然后使用差异来调整网络的权重...