三维卷积神经网络(3D-CNN)解码运动过程的脑电图
三维卷积神经网络(3D-CNN)解码运动过程的脑电图解码脑电图(EEG)中的运动对于神经康复机器人和神经假体等治疗至关重要。深度神经网络(DNN)对实时数据解码最为有效,但现有数据集的任务类别限制了其在EEG中的应用。研究人员提出了一种神经生理学可解释的三维卷积神经网络(3D-CNN),它捕捉了运动过程中大脑区...
神经网络与傅立叶变换到底有没有关系?
卷积神经网络中卷积层是主要基础组曾,在网络中,任何卷积层的主要工作是将滤波器(卷积核)应用于输入数据或特征图,对前一层的输出进行卷积。该层的任务是学习过滤器的权重。在一个复杂的卷积神经网络中看到,层数很多,每层的过滤器也很多,这使得计算成本非常高。使用傅里叶变换可以将层计算转换为频域中的元素乘积,...
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」
等变神经网络的大部分复杂性都出现在高频区,如果想学习一个低频函数,那么可以忽略神经网络中与高频相对应的大部分。举个例子,如果使用典型的流式示意图(称为交互图/interactiongraph)表示,一个基于(8阶循环群)构建的等变神经网络是这样的:其中的节点是C_8的简单表示,节点中的值表示生成器的动作。在...
上海交大周冰心博士:锚定稀缺生物数据挑战,图神经网络重塑蛋白质...
第四「Y」,图神经网络作为一个年轻且快速发展的领域,仍存在大量未解决的问题与挑战,为研究人员提供了广阔的探索空间。此外,就像卷积神经网络对于图像处理,自注意力机制对于自然语言处理,图神经网络在也将为生物学上的很多问题(尤其是数据量不足、先验知识重要的问题)提供好的解决方案。接下来我将从分子数据与图表征...
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
因此,总结起来就是,隐藏层通常非线性变换后提取图像特征,而输出层的Softmax这类非线性函数则是将隐藏层提取的原始特征值转换为具体类别概率。在神经网络中,输入可以是由多个图像特征组成的特征向量,经过隐藏层的处理和学习后,输出可以对这些特征进行多对多的映射。但是在这个过程中,向量的数量通常会发生变化。具体来...
汪虹宇 黄宣植|“无人机+AI”模式对环境执法监测的影响
2010年代以来,深度学习技术,尤其是卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,简称CNN),引领了图像识别领域的发展(www.e993.com)2024年9月19日。卷积神经网络可以自动从图像中提取特征,而不需要手工定义规则。它们具有多个卷积层和池化层,可以处理不同层次的图像特征,使计算机能够更好地理解和分类图像。大规模数据集(如ImageNet)的可用性以及GPU等硬...
量化专题 · 神经网络理论:神经元、激活函数及网络结构
本文主要介绍了神经网络的基础概念,如构成神经网络最基本的单元神经元、在神经网络中决定了其计算效率和学习性能的重要的组成部分激活函数、常用的激活函数类型以及其各自的优缺点、神经网络常见的网络结构类型。激活函数我们主要介绍了sigmoid型、ReLU函数和Softplus函数。Sigmoid型函数可以将实数映射到概率空间,但可能会面...
华为公司申请用于使用二元权重处理卷积神经网络的设备和方法专利...
专利摘要显示,各种实施例涉及卷积神经网络。CNN可以具有配置有二元权重的卷积核。所述CNN可以使用所述卷积核训练,以确定所述卷积核的二元权重集合。所述二元权重集合可以用于所述CNN的推理。本申请公开了设备、方法和计算机程序。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...
挑战Transformer的Mamba是什么来头?作者博士论文理清SSM进化路径
以下是论文各部分简介。深度序列模型针对序列数据的深度学习模型可被视为围绕循环、卷积或注意力等简单机制建立的序列到序列转换。这些基元(primitive)可以被纳入标准的深度神经网络架构,形成主要的深度序列模型系列:循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)和Transformers,它们表达了强大的参数化变换,可以使用标准的深度...
两万字给你说清楚智能驾驶域控制器
2018年,特斯拉视觉感知路线通过2D图像+CNN卷积神经网络路线实现智能驾驶功能,对于图像的标注主要依靠人工标注,于2019年采用一部分自动标注来提升标注效率。该阶段聚焦在2D图像处理,将图像处理完后拼接成singletrip,实现时间的多帧融合。该方式对图像的处理属于规则算法,通过IPM将2D图像坐标进行计算,转换到3D空间中...