重磅!中科院自动化所 开发基于内部复杂性的新型类脑网络模型有望...
内部复杂度指的是单个神经元或神经元集群在信息处理过程中所表现出的复杂性和动态性。它不仅仅体现在神经元数量或连接方式上,更关注于神经元内部的动力学特性、激活函数、离子通道机制等微观层面的复杂性。通过引入更精细的神经元模型,如Hodgkin–Huxley模型等,可以显著提升单个神经元的计算能力和信息处理能力。相比于...
基于GA-BP模型的短时交通流预测算法研究与实现
BP神经网络是一种多层前馈神经网络,能够通过在信号和误差的传播过程中不断更新网络的权重和阈值来逼近高度非线性函数。网络通常有三层:输入层、隐藏层和输出层,如图5示。图5BP神经网络拓扑图BP网络中,i,j分别表示输入层,隐含层,xi表示输入层的某个节点,n,m分别表示输入层,隐含层的节点数。对输入层节点i有...
【视频讲解】神经网络、Lasso回归、线性回归、随机森林、ARIMA...
BP神经网络属于有监督的多层前馈神经网络中的一种,该网络的训练特点为输入工作信号的正向传播与反馈误差信号的反向传递。在正向传播的过程中,输入的工作信号从输入层进入网络,在经过各层的加权变换与激活函数变换后抵达输出层;在这一过程中整个网络的阈值和权值是不进行更新的,且每一层神经元的状态只收到上一层神经...
AI大模型有望再扩1000倍!剑桥耶鲁康奈尔:PNN是变革关键
然而,计算模拟方法也有自身的局限性,比如数字前向模型无法涵盖实际PNN硬件中的所有物理现象(噪声、偏移、制造和材料缺陷等),而且连续物理世界的离散化过程需要更精细的网格来提高精度,这可能会导致计算需求的指数级增长。此外,该方法的效率上限受到计算机性能的限制,而且考虑到建模PNN硬件的额外计算开销,通常会比训练常规...
【招商策略】环境突变,政策拐点——A股2024年8月观点及配置建议
??流动性:8月ETF有望继续贡献主力增量资金。流动性方面,7月以来央行开展组合式降息,货币市场流动性整体充裕,资金分层现象不明显。海外方面,美国就业、通胀、消费等数据边际走弱,衰退预期升温,联储官员近期相继鸽派发声,市场对美联储降息预期升温并且开始计价年内三次降息。股市资金供需方面,7月股票市场可跟踪资金供给...
FVCOM水环境、污染物迁移、水交换、水质、潮流、温盐、波浪及泥沙...
作为一种基于有限体积法的数值模型,以其精确的计算方法和强大的适应性,广泛应用于水环境、潮流、温盐、波浪、泥沙等多种过程的模拟(www.e993.com)2024年10月25日。FVCOM采用非结构化网格,可以灵活地适应复杂地形和不规则边界,这使得它在模拟中表现非常出色。其次基于有限体积法,确保了计算的保守性和稳定性,能够准确模拟潮流、波浪和泥沙等物理过程...
人工智能、机器学习、神经网络和深度学习的发展历程
1991年BP算法被指出存在梯度消失问题,也就是说在误差梯度后向传递的过程中,后层梯度以乘性方式叠加到前层,由于Sigmoid函数的饱和特性,后层梯度本来就小,误差梯度传到前层时几乎为0,因此无法对前层进行有效的学习,该问题直接阻碍了深度学习的进一步发展。
高频交易经验谈:神经网络在程序化交易中的探讨
人工神经网络的特点和优越性:主要表现在几个方面:第一,具有自学习功能。例如实现实现图像识别时,只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络,网络就会通过自学习功能,慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益...
...了30年的学术成果时,我才知道什么叫做生命力(附Capsule最全解析)
Hinton以“深度学习之父”和“神经网络先驱”闻名于世,其对深度学习及神经网络的诸多核心算法和结构(包括“深度学习”这个名称本身,反向传播算法,受限玻尔兹曼机,深度置信网络,对比散度算法,ReLU激活单元,Dropout防止过拟合,以及深度学习早期在语音方面突破)做出了基础性的贡献。尽管已经将大半辈子的时间投入到神经...
庆祝清华大学水利水电工程系70周年专刊
以大岗山拱坝的易损性分析为算例,基于已有的390个有限元非线性动力分析工况数据,将结构的响应设定为BP神经网络的输出,地震强度参数IM作为输入,进行BP神经网络的训练和验证。结果表明,该文提出的GA-BP神经网络采用390个有限元结果中的30%的数据进行训练,即可得到满足精度的预测结果,给出合理的拱坝地震易损性曲线,说明...