机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
3.5.1采用Tensorflow构建卷积神经网络3.5.2训练、验证与测试3.5.3真实值与测试值对比图的批量生成一维周期声子超材料的参数设计4.1研究综述4.2常见的深度学习模型4.2.1多层感知器(MLP)4.2.2多层感知器(MLP)与遗传算法(GA)的结合4.2.3串联神经网络(TNN)4.2.4其它4.3参数设计数据集4.4...
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...
“看穿毛玻璃”上理工团队开发超快速卷积光学神经网络
同时,卷积光学神经网络的计算速度达到了每秒1570万亿次操作(1.57Petaoperationspersecond,POPS),为实时动态成像提供了强大的支持。此技术另一大亮点是其多任务处理能力。通过简单地调整网络结构,同一卷积光学神经网络能够同时执行多种不同的图像处理任务,如分类、重建等,在光学人工智能领域尚属首次。张启明...
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
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!
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
卷积层(ConvolutionalLayer):卷积层负责提取图像中的局部特征。池化层(PoolingLayer):池化层负责大幅降低参数量级,在保留重要特征信息的同时,降低计算复杂度。全连接层(FullyConnectedLayer):全连接层类似传统神经网络的作用,根据卷积层和池化层处理过的数据,计算出最终的结果。
视野扩大271倍,上海理工大学开发超快卷积光学神经网络
卷积ONN由一个光学输入层、两个卷积层和一个全连接输出层组成,可进行光速并行的一步计算(www.e993.com)2024年10月23日。独特的是,并行多级光学卷积核采用涡旋和随机照明直接提取特征。该神经网络可通过强散射过程进行训练,使视野(Fieldofview)扩大271倍。这一过程不仅大大提高了成像速度,而且显著增强了图像质量,使得在复杂散射环境下成像...
量化专题 · 几种神经网络模型预测效果对比及简析
我们利用期货市场的行情数据,对不同类型的神经网络模型预测效果进行探索,并用一些简单模型预测效果进行对比。主要涉及单步单层线性模型、单步多层线性模型、多步模型、卷积神经网络、循环神经网络等。在实际操作中,我们首先对数据集按照7:2:1的比例划分为测试集、验证集、训练集,然后将数据进行简单归一化、带入模型进行...
CNN卷积+Transformer打造DETR视觉模型
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,主要通过在输入数据上应用卷积操作和池化操作来提取特征,然后通过全连接层进行分类或回归任务。CNN在图像识别、目标检测和语义分割等任务中取得了巨大成功。Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型,最初用于自然语言处理任务。Transformer模型...
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...
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)...