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...
第一个是图卷积神经网络GCN,如下图所示,其核心是每一层GCN会把1阶邻居的信息平均聚合到中心节点上,并用聚合后的信息作为中心节点的全新的表示。从表达式可以看出,GCN和MLP的区别是,GCN加入邻接矩阵,并使用一阶邻居信息更新节点表示。此外,它在聚合信息时会加入自连接(self-loop)来强化自己本身的...
Nature | 创新!“ 天才少年 ”打开魔盒,连发三篇Nature,奠定基础...
1.框架结构:提出了基于平衡卷积神经网络(ECNN)的本构建模框架,包括用于生成多轴应力-应变曲线数据集的XFEM模型、描述系统的图网络表示、计算最近邻集的公式以及空间消息传递过程。2.数据集生成:使用XFEM模型生成二维断裂力学模拟的数据集,包括不同数量微裂纹(5至19条)的随机位置和取向的模拟,共96...
积蓄本土EDA发展能量 芯易荟专注“实用”解决行业痛点
resnet8包含了卷积、残差、激活等多个主流神经网络算子,在算子转换成定点计算后,在DSP32上可以针对性采用VLIW和SIMD的方式对计算进行加速。得益于神经网络量化的优势,可以在不改变DSP32的架构情况下,使用FARMStudio高效地增加SIMD指令,在原先float指令基础上,提高处理性能。主要表现为:并行处理能力:SIMD指令能够同时处...
云天励飞李爱军:详解“算力积木”架构,探路国产工艺边缘AI芯片丨G...
也是因为这么高频的迭代,所以我们可以高效地支持包括卷积神经网络,包括DV神经网络,以及新一代的Transformer计算方式。在这个基础上,我们可以高效支持包括视觉大模型、多模态大模型和大语言模型这类在边缘高效推理。第三个平台是面向边缘计算场景芯片平台。基于这个平台,我们实现三代商用边缘AI芯片的迭代,同时算力覆盖从2T...
神经网络、Transformer、占据网络...晦涩难懂吗?看完这篇文章你...
3、池化有多大必要性?自动驾驶感知中针对哪些感知源神经网络需要大力进行池化?池化层在神经网络中起到了减少特征数量、提取主要特征和减少过拟合的作用。也就是前面提到的对于输入层所提取的特征参数参照一定的规则进行降维和参量裁剪。如下两图所示,表示了针对一幅图像中的一部分灰度值,对这个特征图进行2x2的最大池...
挑战Transformer的Mamba是什么来头?作者博士论文理清SSM进化路径
首先,作者介绍了一类具有众多表征和属性的模型,它们概括了标准深度序列模型(如循环神经网络和卷积神经网络)的优势(www.e993.com)2024年9月21日。然而,作者表明计算这些模型可能具有挑战性,并开发了在当前硬件上运行非常快速的新型结构化状态空间,无论是在扩展到长序列时还是在自回归推理等其他设置中都是如此。最后,他们提出了一个用于对连续信号进行...
池化层:优化卷积神经网络的关键组成部分
池化层作为卷积神经网络中的一个重要组成部分,能够通过减少特征图的尺寸来减少计算量,并且能够提取特征图中的重要特征。池化层主要分为最大池化层和平均池化层两种类型,分别通过求取最大值和平均值来得到输出特征图。池化层在图像识别、目标检测和语义分割等任务中有广泛的应用,能够提高网络性能和减少计算量。通过深入...
【光电智造】基于多视角影像的大规模场景三维重建技术综述
他们使用卷积神经网络来估计场景深度,并使用可微模块计算相机运动。2019年,Tang等人提出了一个名为BA-Net(BundleAdjustmentNetwork)的深度学习框架。网络的核心是一个可微的光束平差层,它基于卷积特征预测场景深度和相机运动,其强调了多视图几何约束的一致性,使得能够重建任意数量的图像。
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
-感知机是最简单的神经网络,它是一种线性分类器,用于二分类问题。25.卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetworks(CNN)-CNN是一种深度学习算法,特别适合处理具有网格状拓扑结构的数据,如图像。26.循环神经网络RecurrentNeuralNetworks(RNN)
超万字实录详解如何打造“好用”的自动驾驶智能芯片算法工具链
通过卷积核在输入上的可视窗的滑动,遍历完所有输入的区域之后,就得到了完整的输出,整个过程类似右边动态图的效果。这个过程同样具有大量的矩阵计算特点。所以我们现在通过这两点可以看到,在卷积神经网络的计算里面有一个非常鲜明的特点,涉及到大量的基础计算,以乘加为主,量会特别大。