机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
(1)BP神经网络(2)支持向量回归(SVR)(3)卷积神经网络(CNN)(4)决策树回归(DTR)(5)随机森林(RF)实例:以纤维增强热塑性复合材料为例,使用物理基础的能量等效原理和机器学习算法来建立复合材料的力学性能模型,预测其应力应变曲线并进行模型比较6.机器学习模型评估(1)回归模型中的评价指标(MSE、RMSE、MAE...
最惊人又合理的诺贝尔物理学奖,颁给AI先驱Geoffrey Hinton和John...
霍普菲尔德神经网络的诞生为递归神经网络的发展铺平了道路,其提出的能量最小化原理,对于解决优化问题产生了深远影响。同时,霍普菲尔德也持续在物理学方向进行不断突破,通过研究神经元粒子间的相互作用关系,突破了从单图存储到多图存储,并通过网络区分它们。也就是说,辛顿所构建的预训练方法、霍普菲尔德的新型存储网络,...
泰尔股份涨0.68%,短期趋势看,该股当前无连续增减仓现象,主力趋势...
融合了人工智能深度学习技术,利用卷积神经网络和循环神经网络,构建滚动轴承和齿轮箱的故障预警模型和故障诊断模型,然后利用滚动轴承和齿轮箱的历史故障数据,划分训练集、验证集和测试集,再对滚动轴承和齿轮箱的故障预警模型和故障诊断模型进行多轮训练,实现对滚动轴承和齿轮箱的故障预警模型和...
上海专家开发超快速的卷积光学神经网络,助力人工智能成像
一项突破性的科研成果将卷积神经网络的概念引入光学领域,为人工智能成像技术带来了进展。澎湃新闻(thepaper)记者6月17日获悉,由上海理工大学智能科技学院张启明教授,智能科技学院、张江实验室光计算所顾敏院士领衔的研究团队,开发了一种超快速的卷积光学神经网络(ONN),这一技术在无需依赖光学记忆效应的情况下,...
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
1卷积神经网络既然叫卷积神经网络,这里面首先是卷积,然后是神经网络,是2者的一个结合,卷积这个概念实际上来自于信号处理领域,一般是对2个信号进行卷积运算,见下图:神经网络,这是机器学习的元老,是对人脑神经元工作机制的模拟,每个神经元是一个计算单元,输入的数据与权重进行相乘、求和,再加上偏置,得到的数据再经...
...来处理卷积运算的设备和方法专利,该专利技术能实现在神经网络...
金融界2024年3月5日消息,据国家知识产权局公告,三星电子株式会社取得一项名为“用于使用内核来处理卷积运算的设备和方法“,授权公告号CN111295675B,申请日期为2018年10月(www.e993.com)2024年10月24日。专利摘要显示,提供用于在神经网络中处理卷积运算的方法和装置。该装置可以包括:存储器,以及处理器,其被配置为:从存储器中读取存储在存储器中的...
首次!用AI发现5颗超短周期行星|行星|开普勒|卫星_新浪科技_新浪网
经过5年的努力和创新,研究团队成功开发了结合图形处理器(GPU)相位折叠和卷积神经网络的深度学习的新算法GPFC,其中,在GPU上并行化的快速折叠算法可以提高低信噪比的凌星信号,实现高精度快速搜索,而卷积神经网络架构由19层神经网络组成。由于已知的凌星信号真实样本太少,不能有效、精确训练神经网络,研究团队根据凌星信...
第三代神经网络模型:面向AI应用的脉冲神经网络
1997年,计算机科学家WolfgangMaass就提出,由脉冲神经元构成的网络——脉冲神经网络(SNN)会成为继人工神经网络后的“第三代神经网络模型”。作为神经科学和人工智能最前沿的交叉点之一,脉冲神经网络的研究从神经元节点的生物合理化出发,并有可能进一步整合类脑启发,突破现今人工神经网络在能量消耗、鲁棒稳定、连续学习...
猫咪怎样启发了人工神经网络的诞生?
其中,简单细胞(SimpleCell)感知光照信息,复杂细胞(ComplexCell)感知运动信息。到了1980年前后,日本科学家福岛邦彦受猫咪生物实验的启发,模拟生物视觉系统并提出了一种层级化的多层人工神经网络,即“神经认知”系统,这是现今卷积神经网络的前身。在论文中,福岛邦彦提出了一个包含卷积层、池化层的神经网络结构。
军事领域的深度学习不同于机器学习中的深度学习
深度学习在目标识别中的应用尤为突出。通过卷积神经网络(CNN),军事系统能够高效识别图像中的目标,如敌方车辆、人员和设施。这种技术在无人机侦察、卫星图像分析等场景中,能够实时处理大量数据,提供准确的情报支持。(2)情报分析深度学习还可以用于情报分析,通过自然语言处理(NLP)技术,分析和处理大量文本数据,提取关键...