机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
2.实践与理论相结合:通过实例分析,如纳米材料增强复合材料的特征工程,以及不同回归技术在复合材料数据中的应用,使学员能够将理论知识应用于实际问题解决中。3.技术深度与广度:课程内容从基础的线性回归和多项式回归,到更高级的集成学习、支持向量机和神经网络,逐步深入,确保学员能够掌握不同复杂度的机器学习技术。4....
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
这项技术不仅是对卷积神经网络在光学领域的一次成功移植,更是对人工智能成像技术的一次重大推动。顾敏表示:“随着技术的不断发展和完善,卷积光学神经网络将在自动驾驶、机器人视觉、医学成像等多个领域将发挥更加重要的作用,为人类的生活带来更多便利,为科学研究提供更强大的工具。”澎湃新闻记者韩晓蓉(本文来自澎...
视野扩大271倍,上海理工大学开发超快卷积光学神经网络
卷积神经网络(CNN)凭借其出色的图像识别能力,在人工智能领域表现出色,尤其是在ChatGPT等平台中。近日,上海理工大学团队成功将CNN概念引入光学领域,实现卷积全光神经网络,为人工智能成像技术带来了革命性的进步。研究团队开发了一种超快卷积光学神经网络(ONN),该网络无需依赖光学记忆效应,即可实现对散射介质后方...
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」
上图是一张卷积神经网络的(经过简化的)图像,而该网络在机器学习领域具有重要地位。对于该网络的构建方式,值得注意的主要概念是:此神经网络的结构会迫使得到的映射V→W为等变映射。所有权重的空间比传统的(全连接)神经网络小得多。在实践中,这意味着等变神经网络所能处理的样本比「原始」神经网络所能处理...
量化专题 · 几种神经网络模型预测效果对比及简析
下图是卷积神经网络的预测情况及参数情况,可以看到在参数总数规模类似的情况下,从选取的窗口来看,卷积神经网络的预测效果要好于多步多层神经网络。2.5循环神经网络下图是循环神经网络的预测情况及参数情况。可以看到在层数少于卷积神经网络的情况下,循环神经网络的总参数数量接近翻倍。
第三代神经网络模型:面向AI应用的脉冲神经网络
4.网络结构尽管经过长期的进化后的形成神经元连接方式对人工网络具有重要的参考价值(www.e993.com)2024年10月24日。但目前,脉冲神经网络在结构设计上还是更多地依赖于人工神经网络中经典结构的复用,包括卷积结构、循环结构、残差结构等,生物的结构启发更多地聚焦于非全局尺度。由对马赫带现象的解释引发,在多种感知觉系统中得到验证的同层神经元间侧...
CNN卷积+Transformer打造DETR视觉模型
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,主要通过在输入数据上应用卷积操作和池化操作来提取特征,然后通过全连接层进行分类或回归任务。CNN在图像识别、目标检测和语义分割等任务中取得了巨大成功。Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型,最初用于自然语言处理任务。Transformer模型...
PNAS速递:揭示图卷积神经高效的原因
图神经网络(GNN)最近在天气预报、预测颗粒材料中的力或理解生物分子等各种问题上取得了令人印象深刻的成果。它们已经成为具有关系信息的数据集事实上的机器学习模型,例如蛋白质图中的交互或社交网络中的友谊。这些成功案例引发了一波针对更多样、更强大图网络架构的研究浪潮,例如图卷积神经网络(GCN)。但截止目前,研究...
关于「光学神经网络」的一切:理论、应用与发展
不仅如此,透镜最简单、最基本的功能之一就是汇聚光束,这在一定程度上类似于求和运算。因此,我们可以利用透镜波的傅里叶变换和光波会聚叠加功能来实现光神经网络的线性乘法功能和求和功能。通过光的傅立叶变换实现线性操作的光神经网络。(a)光卷积操作由4f系统实现;(b)光神经元在AONN中的实验实现。(c)AONN的线性...
图神经网络研究综述(GNN)
本节从消息传递机制出发,介绍图神经网络模型的聚合和更新操作,分类介绍图卷积神经网络、图注意力网络、循环图神经网络和自编码器图神经网络,分析其在大规模数据训练中的挑战,并总结挑战。2.1消息传递机制基于神经网络的消息传递机制描述了节点特征在网络中进行传播的过程,传播结果最终会通过神经网络操作迭代地更新在...