国家电网有限公司西南分部申请基于深度学习的送受并存交直流电网...
包括以下步骤:构建暂态电压评估的多层图卷积神经网络模型;构建考虑暂态电压约束的送受并存交直流电网优化运行模型,作为深度强化学习的环境;构建深度强化学习智能体的状态空间和动作空间;构建深度强化学习中环境输出的奖励函数通过智能体与环境之间的交互训练,确定深度学习网络的模型参数并保存模型;输入送...
智能算法优化:提升计算效率与性能的关键策略
在图像识别任务中,优化的卷积神经网络(CNN)能够提高识别的准确性和速度。4.网络安全(Cybersecurity)在网络安全领域,算法的优化能够提升数据加密和解密的效率。例如,使用高效的加密算法(如AES)可以在保证安全性的同时,提高数据传输的速度,yilianai,。此外,优化的入侵检测算法可以更快速地识别和响应潜在的...
追问daily | 气味的单神经元表征;神经现象学的数学视角;内感受与...
这项技术有望在神经和精神疾病的治疗中发挥重要作用。研究团队采用一种基因治疗技术,将工程化的离子通道蛋白导入目标神经元。这种蛋白与铁蛋白结合,对磁场敏感,当磁场施加在这些区域时,能够开启或关闭神经元的活动。实验在小鼠的纹状体中注入这种基因治疗,利用磁共振成像(MRI)设备成功控制了小鼠的运动行为,使其动作明显...
星宸科技:公司在CNN卷积神经网络和Transformer网络有相关技术投入
谢谢。公司回答表示:公司在CNN卷积神经网络以及Transformer网络均有相关技术投入,主要是为了提升SOC在相关神经网络上的表现。金融界提醒:本文内容、数据与工具不构成任何投资建议,仅供参考,不具备任何指导作用。股市有风险,投资需谨慎!
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。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)...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
新算法助力神经网络克服“灾难性遗忘”基于神经连接图谱预测果蝇视觉系统功能的新突破新型非线性动态模型揭示神经活动与行为的复杂关系超薄光学设备助力精准监控与刺激哺乳动物大脑新型脑机接口算法:低功耗硬件实现精准解码新型脑图谱技术START为精准神经治疗带来突破...
泰尔股份跌4.57%,中期趋势方面,上方有一定套牢筹码积压。近期该股...
3、2023年3月29日互动易:公司子公司泰智维新在设备智能运维产品中的滚动轴承和齿轮箱的故障预警和故障诊断两大功能中,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...
猫咪怎样启发了人工神经网络的诞生?
也就是说,傅立叶变换能够有效地提取和存储声音信号中的主要成分,并且降低描述数据的维数。卷积运算在神经网络中也有类似的作用:一是抽象重要成分,抛弃冗余的信息,二是降低数据矩阵的维数,以节约计算时间和存储空间。不过当卷积神经网络应用于图像识别时,提取的是图像的空间变化信息,不是时间频谱。
如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」
他们指出将等变神经网络分解成简单表示是有意义且有用的。他们论证表明等变神经网络必须通过置换表示构建。他们证明分段线性(但并非线性)的等变映射的存在受控于类似于伽罗瓦理论的正规子群。他们计算了一些示例,展示了理论的丰富性,即使在循环群等「简单」示例中也是如此。等变神经网络和分段线性表示该团队在论文中...
谷歌DeepMind再放大招!AlphaProteo直接设计全新结合蛋白,加速药物...
深度学习是一种人工智能技术,它通过模拟人类大脑中的神经网络来解决复杂的问题。深度学习已经应用于各个领域,包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。在生物信息学领域,深度学习也发挥着重要作用,例如基因表达谱分析、结构生物学预测、生物信息学数据集预处理等。在生物信息学中,深度学习主要应用于以下几个方面:1、...