从0到1 国内首个金融领域“Deepfake”检测标准来了
同时,《应用规范》注重识别不同类型的虚假人脸内容,包括图像、视频等形式,提出了基于深度学习、卷积神经网络等技术的检测方法,并强调了对检测准确性、鲁棒性和泛化性的全面评估(如下图)。(虚假数字人脸检测金融应用技术框架)张然在介绍《应用规范》的具体应用场景时提到,《应用规范》在身份识别、交易验证的场景中均...
创世界首例!高分子材料领域连发两篇Nature!研究迎来里程碑式突破!
3.掌握常见深度学习算法的原理与应用:深入理解卷积神经网络、时序神经网络、生成模型及图神经网络的工作原理及其在材料研究中的具体应用。4.培养实战能力:通过动手实践,包括深度学习框架Pytorch和PytorchLightning的使用、卷积神经网络在材料图像识别中的应用、基于Transformer的属性预测模型构建、生成对抗网络和变分自编码器...
市政府关于公布南通市第十三届自然科学优秀学术论文的通知
18.基于卷积神经网络的智能寻书机器人设计与实现羌栋强(江苏商贸职业学院)、王雅楠、张蝶19.基于人文关怀的手术室护士隐私保护认知水平量表编制及信效度分析张敏华(启东市人民医院)、陆宏伟、唐红萍20.生物仿生微环境启发的各向异性微纳复合拓扑结构协同生物因素调控周围神经再生(Bionicmicroenvironment-inspired...
【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
简单理解就是,卷积神经网络的权重矩阵往往稠密且巨大,从而计算开销大,有一种办法是采用低秩近似的技术将该稠密矩阵由若干个小规模矩阵近似重构出来,这种方法归类为低秩近似算法。一般地,行阶梯型矩阵的秩等于其“台阶数”-非零行的行数。低秩近似算法能减小计算开销的原理如下:基于以上想法,Sindhwani等人提出...
从复杂神经动力学到智能涌现:基于神经复杂性的类脑人工智能
神经科学和人工智能的发展相辅相成,神经科学启发了人工智能一些模型和算法,而人工智能可以作为工具在神经科学中进行数据的分析和特征的抓取,另外作为模型来理解大脑运作的一些原理。有关这最后一点,本次读书会主要介绍如何运用机器学习方法来理解人类对于时间处理的特征,最后简要地介绍了未来的研究发展方向。
不只是 AlphaFold!一文读懂蛋白质折叠的前世今生:从“不可能”到...
日前,QuantaMagazine科学作家YaseminSaplakoglu在一篇长文中详细介绍了蛋白质折叠问题的历史——从早期实验学家使用X射线晶体学解析蛋白质结构,到计算生物学家尝试通过算法预测结构,再到AlphaFold的出现及其带来的颠覆性影响(www.e993.com)2024年9月17日。同时,她也探讨了人工智能在蛋白质科学领域的突破性进展,特别是AlphaFold如何改变蛋...
从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)
在深度学习中,计算图通常用于构建神经网络模型,其中每个节点表示神经网络的层或操作,边表示神经网络层之间的数据流。通过构建计算图,可以将复杂的函数计算过程分解为一系列简单的操作,利用反向传播算法计算每个节点的梯度,从而实现对模型参数的优化和训练。3.反向传播...
...卷积神经网络算法及其在NLP等人工智能领域的应用研究【大学组】
算法优化:图卷积神经网络GraphNeuralNetworks计算机视觉应用:DGD卷积神经网络行人重识别Personre-identificationonDGDconvolutionalneuralnetworks自然语言处理应用:基于自联想记忆与卷积神经网络的跨语言情感分类Auto-associativeconvolutionalneuralnetworkbasedmulti-languagesentimentclassification...
CIKM最佳应用论文:11亿节点的大型图,看闲鱼如何用图卷积过滤垃圾...
训练并推断11亿节点的图,闲鱼垃圾评论过滤系统也用上了最前沿的图卷积神经网络。阿里巴巴的这项研究获得了信息检索前沿学术会议ACMCIKM2019最佳应用论文奖,这足以说明图卷积在传统任务中的强大潜力。垃圾信息过滤一直是我们关注的问题,虽然表面上它只是一个最简单的二分类问题,但要做好还是非常困难的。尤其是...
94页论文综述卷积神经网络:从基础技术到研究前景
近日,约克大学电气工程与计算机科学系的IsmaHadji和RichardP.Wildes发表了论文《WhatDoWeUnderstandAboutConvolutionalNetworks?》,对卷积网络的技术基础、组成模块、当前现状和研究前景进行了梳理,介绍了我们当前对CNN的理解。机器之心对本论文进行了摘要式的编译,更详细的信息请参阅原论文及其中...