Cute idea!LeCun点赞,扩散模型跨界神经网络参数生成
为了探究p-diff的背后的内在模式,作者设置了三个随机种子从头训练ResNet-18模型,并对其中不同层(Conv.-layer2和FC-layer18)的参数进行可视化,如上图所示,这些层之间确实存在特定的参数模式,通过对这些模式进行学习,p-diff得以生成高性能的神经网络参数。3.2p-diff是仅仅记忆了参数吗虽然p-diff在模型精度方...
西南交大团队开发多尺度图神经网络框架,助力药物研发
图3:不同模型在四种指标上的表现图为了进一步考察各模型的收敛速度,作者将MSGNN与三种深度学习模型进行比较,从图4中可以看出,MSGNN的收敛速度比其它三个基于图神经网络的模型更迅速。图4:收敛速度的比较消融实验分析为进一步探索MSGNN的各个模块对整体的贡献,作者设计了四种MSGNN变体,分别是没有使用图增强策略...
Nature | 创新!“ 天才少年 ”打开魔盒,连发三篇Nature,奠定基础...
7.实验验证:制造两个超弹性软橡胶材料的试样,进行位移控制的单轴压缩试验,通过数字图像相关(DIC)方法获取变形信息,并将其用于ECNN,验证ECNN在实际实验中的可靠性。通过本天培训可以掌握:1.了解机器学习在材料本构模型中的应用现状,包括数据驱动计算方法、知识信息算法等。2.认识到人工神经网络(ANNs)在...
首个像人类一样思考的网络,Nature子刊:AI模拟人类感知决策
一阶段采用Alexnet架构,但权重参数为BNN的形式,与一般神经网络权重为确定值不同,BNN在训练时学习的是分布。BNN在每次推理时,从学到的分布中随机采样出本次使用的权重,从而引入了随机性。二阶段是一个累加的过程,以分类任务为例,事先设置一个阈值,每次推理的结果累加到各自的分类上,直到某一类到达了阈值,则推理...
仅需5%训练样本达到最优性能,清华大学研究团队发布条件去噪扩散...
模型不同模块的消融实验,NC表示不收敛最后,本文研究等变设计在人群交互模块中引入的归纳偏差对性能的影响。在将等变图卷积层退化为非等变网络时,探究不同训练数据量和训练周期下模型的性能变化。可以看到,如图所示,使用等变图神经网络的模型在几乎所有的训练样本比例下始终优于使用非等变模型。即使只使用训练数据...
AI届的英雄好汉“训练集、验证集、测试集”各显神通!
假设我们想让AI模型完成一个分类任务,比如训练一个神经网络来识别手写数字(www.e993.com)2024年10月24日。如果训练集只包含几十个图像,而且这些图像中只有很少的数字样本,那模型可能只能学到非常有限的特征,无法泛化到新的手写数字。也就是说,因为数据量过少,模型将无法成功完成手写数字的识别任务。
初学者怎么选择神经网络环境?对比MATLAB、Torch和TensorFlow
3.3设置异或实验4MNIST手写字符识别4.1MATLAB上的MNIST4.2Torch上的MNIST4.3TensorFlow上的MNIST5卷积神经网络5.1MATLAB5.2Torch5.3TensorFlow6关键比较6.1MATLAB6.2Torch6.3TensorFlow6.4比较总体概览6.5计算问题1Matlab:一个统一的友好环境1.1...
ICASSP 2022 | 89.46%检出率,网易云信音频实验室提出全球首个AI...
PNPR寻找功率谱的峰值点,加入候选啸叫频率。可以选取左右各M个相邻频点进行比较,当前频点功率比邻值都高时,记为候选啸叫频率,M选取5点左右。4)峰值谐波功率比(Peak-to-HarmonicsPowerRaio,PHPR)语音谱有谐波峰,而啸叫频率是不含谐波峰的,故可以根据一个峰值点的谐波频率功率是不是也很大,来判断...
人工智能与人类尚有显著认知差距:深度神经网络对幻觉轮廓“视而不...
同时这项研究也招募了24名人类受试者,从而评估不同的参数设置下,人类的幻觉轮廓感知能力以及其对数字和图像识别的影响。图5给出了人类在MNIST,高分辨率MNIST和物体轮廓这三个交错光栅扭曲测试集的子集(每个测试集随机抽取100张)上的测试结果,同时对比了之前深度神经网络在各任务所获得的最好结果。这项研究发现即使是...
图神经网络也能用作CV骨干模型,华为诺亚ViG架构媲美CNN...
通过堆叠L个ViGblock,构成作者的ViG网络结构。作者给出了isotropic式和金字塔式两种网络架构,如下表所示。表1:IsotropicViG网络结构参数。表2:PyramidViG网络结构参数。实验Isotropic架构对比作者在ImageNet2012数据集上训练和验证ViG模型。从下表可以看出,基于图神经网络的ViG表现能够...