基于内嵌物理约束神经网络模型的航空发动机数字工程模型
常用的神经网络层有全连接层(FullyConnectedlayers,FC),循环神经网络层(RecurrentNeuralNetworks,RNN),和卷积神经网络层(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN),而每一种神经网络层都有各自需要设置的超参数,因此针对具体应用而设计神经网络架构需要进行多次试验优化获得,没有确定的形式。此外,对于循环神经网络这种时序网...
千万IP创科普丨几何图神经网络综述:数据结构、模型与应用
其中,SchNet使用连续滤波器卷积条件于相对距离,DimeNet提出了方向性消息传递,GemNet进一步考虑了旋转角,而LieConv则是一种在节点特征更新时保持几何向量不变的图神经网络模型。这些模型的设计都是为了嵌入欧几里得变换不变的归纳偏置,以更好地处理几何域中的任务。4.3等变图神经网络等变图神经网络(equivariantGNNs)...
【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
总结:前端压缩几乎不改变原有网络结构(仅仅只是在原模型基础上减少了网络的层数或者滤波器个数),后端压缩对网络结构有不可逆的大幅度改变,造成原有深度学习库、甚至硬件设备不兼容改变之后的网络。其维护成本很高。一、低秩近似简单理解就是,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...
创新AI赋能 让消化道“土豆”无法遁形
卷积神经网络(CNN)是一种专用于处理网格型数据的神经网络,尤其适用于图像数据处理,CNN可以代替传统的人工设计和提取特征的过程,具有特征自适应提取能力,能将人为参与程度降到最低并最大化计算机辅助诊断功能。在医学影像诊断领域,已有多项研究报道利用CNN技术辅助诊断,得到了令人鼓舞的结果。”宛新建创新发现,运用CNN技术...
TextCNN(卷积神经网络用于文本)
TextCNN是一种用于文本分类的卷积神经网络(CNN)模型,由YoonKim在2014年提出。它通过将卷积神经网络应用于自然语言处理任务,特别是文本分类,有效地捕捉了文本中的局部特征。一、主要特点1.词嵌入(WordEmbedding):将词汇映射到高维空间中的向量,这些向量能够捕捉词汇的语义信息。2.卷积层(ConvolutionalLayer)...
中国电信申请基于卷积神经网络算法的自适应网络拓扑生成方法及...
金融界2024年4月16日消息,据国家知识产权局公告,中国电信股份有限公司申请一项名为“基于卷积神经网络算法的自适应网络拓扑生成方法及系统“,公开号CN117896264A,申请日期为2024年1月(www.e993.com)2024年10月23日。专利摘要显示,本申请公开了基于卷积神经网络算法的自适应网络拓扑生成方法及系统,包括:导入若干种预置布局算法模型;确定初始网络拓扑的...
利用人工智能搜寻识别 天文学家发现类太阳恒星周围最近最小行星
本项研究设计的在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,从而实现高精度快速搜索。该算法中的卷积神经网络架构由19层神经网络组成,但由于已知的凌星信号真实样本太少,没法有效、精确训练神经网络。基于此,研究团队根据凌星信号图像的物理特征创新设计和生成各种可能的凌星信号,然后在加入200万个利用开...
猫咪怎样启发了人工神经网络的诞生?
卷积神经网络为大众熟知的最广泛应用是人脸识别技术,我们在手机照片中经常看到。比如,如图6所示,一张“人脸”可以看做简单模式的层级叠加,第一个隐藏层学习到的是人脸上的轮廓纹理(边缘特征),第二个隐藏层学习到的是由边缘构成的眼睛鼻子之类的“形状”,第三个隐藏层学习到的是由“形状”组成的人脸“图案”,每...
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」
定义:等变神经网络是一种神经网络,其每一层都是置换表示的直接和,且所有线性映射都是G等变映射。如图所示:(这里,绿色、蓝色和红色点分别表示输入、隐藏层和输出层,perm表示一个置换表示,它们并不一定相等。和普通的原始神经网络一样,这里也假设始终会有一个固定的激活函数,其会在每个隐藏层中被逐个应用到...
关于「光学神经网络」的一切:理论、应用与发展
作为计算机科学中最活跃的领域之一,人工智能主要是通过构建人工神经网络(ANN)来模拟神经系统的结构,建立神经网络各层神经元之间的联系,使其具有良好的泛化能力和鲁棒性。自20世纪80年代以来,人工神经网络的研究工作取得了长足的进步:在模式识别、智能机器人、自动控制、预测与估算、生物医学、经济等领域,成功地解决了许多...