深度学习降噪技术有助于提高短周期密集地震台阵地壳结构成像...
为此,该研究利用全球地震监测台网长达20年的高质量远震数据对“当下先进的”时间域“端到端”卷积神经网络结构WaveDecompNet重新进行了训练,发展了名为NodalWaden的新模型。研究将NodalWaden应用于布设在苏门达腊北部亚齐地区的155个短周期地震仪长达1.5年的远震观测记录,发现约50%远震数据的信噪比有显著提高(从~1...
从卷积运算原理、卷积神经网络的结构和工作原理介绍卷积神经网络
在卷积神经网络中,卷积运算主要是对输入数据和卷积核进行卷积操作,得到特征图。1.1输入数据卷积神经网络的输入数据通常是一个多维数组,比如图像数据可以表示为一个三维数组,分别表示宽度、高度和通道数。例如,一张RGB图像可以表示为一个宽度为W,高度为H,通道数为C的三维数组。1.2卷积核卷积核是卷积神经网络的...
图神经网络入门示例:使用PyTorch Geometric进行节点分类
让我们把它画出来:可以看到显示了很好的颜色/类别分离,特别是在图表的中心到右边。这表明带有特征和边缘数据的GCN模型能够较好地对节点进行分类。总结在本文中,我们将一个CSV文件转换为数据对象,然后使用PyTorch为节点分类任务构建基于图的神经网络。并且训练了两种不同类型的神经网络——多层感知器(MLP)和图卷积网...
关于异构动态图卷积网络(HetDGCN)的探讨
总之,异构动态图卷积网络(HetDGCN)是一种创新的图神经网络模型,用于处理异构动态图数据。通过结合异构性和动态性的信息,HetDGCN能够更好地对复杂的图数据进行建模和分析。未来,HetDGCN有望在社交网络、推荐系统、生物信息学等领域发挥重要作用,并为处理异构动态图数据的研究提供新的思路和方法。
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
神经网络模型里面(见下图),全连接层/Dense层是深度学习中常用的一种神经网络层,也称为密集连接层或多层感知机层。它既能当输入层(inputlayer),又能当输出层(outputlayer),还能当中间层(Hiddenlayer)。推荐一个绘制神经网络图的工具:NN-SVG。
新研究绘制大脑早期发育遗传图谱
大脑发育始于胚胎的外胚层,外胚层向内卷积包裹,形成神经管结构(www.e993.com)2024年7月13日。分节的神经管是中枢神经系统发育的起点。而所谓的大脑是神经系统最后发育完善的结构。神经管随后发展成大脑,根据神经管的前后位置,可将其划分为前脑、中脑、后脑以及末端的脊髓区域。神经管发育成大脑的这一过程涉及神经干细胞的增殖、分化,神经元迁移等...
前沿综述:面向复杂系统建模的多模态图学习
图学习常用的技术包括图卷积网络、图注意力网络、图神经网络等,这些方法通过在图上进行信息传播和聚合,从而实现对节点和边的特征提取和学习。近年来,随着语音、文本、图像等多种模态的数据大量积累,多模态机器学习和深度学习技术正在快速发展,并在图结构数据中取得了成功。哈佛大学生物信息学的学者在NatureMachine...
追问daily | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
近日,哈佛大学与谷歌的科学家们成功绘制了人脑皮层一立方毫米范围内的详细结构图谱。这一研究涉及约57,000个细胞和1.5亿个突触,使用了高达1.4PB的数据,展示了前所未见的脑细胞连接新模式。研究采用高通量串行切片电子显微镜对一立方毫米的人类颞叶皮层进行了详细成像。研究的样本来自一位45岁女性的大脑皮层,该女性此...
机器人:“你是我的眼”-虎嗅网
多任务学习HydraNets神经网络架构可以将8个摄像头获取的画面拼接起来,并完美平衡视频画面的延迟和精准度。通过人工或自动标注环境和动静物体,系统会逐帧分析视频画面,了解物体的纵深、速度等信息,再将这些数据交给机器人学习,绘制3D鸟瞰视图,形成4D的空间和时间标签的“路网”以呈现道路等信息,帮助车辆/机器人把握驾驶环...
ChatGPT的底层逻辑
通过设计不同的网络结构,并使用大量的数据对网络进行训练,人工神经网络可以学习到完成各种任务的能力,包括图像识别、语音识别、自然语言处理等等。二AI的神经网络,是对人类大脑和基于社会化网络的人类群体智慧的模仿游戏。人类大脑神经元结构和工作原理如下:...