机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
3.5实操案例Ⅱ:基于卷积神经网络的二维周期声子超材料能带曲线预测3.5.1采用Tensorflow构建卷积神经网络3.5.2训练、验证与测试3.5.3真实值与测试值对比图的批量生成一维周期声子超材料的参数设计4.1研究综述4.2常见的深度学习模型4.2.1多层感知器(MLP)4.2.2多层感知器(MLP)与遗传算法(GA)的结合...
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...
上理工团队开发超快速的卷积光学神经网络,助力人工智能成像
近日,由上海理工大学智能科技学院顾敏院士和张启明教授领衔的研究团队,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,实现了对散射介质后的物体进行高效、清晰成像。这不仅颠覆传统光学成像技术,也证明了卷积网络在人工智能领域的应用潜力。该成果于6月14日以“基于超快卷积...
【图解深度学习】卷积神经网络结构组成与解释
卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构,网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积(元素相乘再求和)的操作。1.卷积层常见的卷积操作如下:卷积操作解释图解标准卷积一般采用3x3、5x5、7x7的卷积核进行卷积操作。分组卷积将输入特征图按通道均...
量化专题 · 几种神经网络模型预测效果对比及简析
我们利用期货市场的行情数据,对不同类型的神经网络模型预测效果进行探索,并用一些简单模型预测效果进行对比。主要涉及单步单层线性模型、单步多层线性模型、多步模型、卷积神经网络、循环神经网络等。在实际操作中,我们首先对数据集按照7:2:1的比例划分为测试集、验证集、训练集,然后将数据进行简单归一化、带入模型进行...
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(www.e993.com)2024年10月23日。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...
池化层:优化卷积神经网络的关键组成部分
池化层主要分为最大池化层和平均池化层两种类型,分别通过求取最大值和平均值来得到输出特征图。池化层在图像识别、目标检测和语义分割等任务中有广泛的应用,能够提高网络性能和减少计算量。通过深入理解和应用池化层,我们可以更好地设计和优化卷积神经网络,提高图像处理任务的准确性和效率。
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
卷积神经网络是深度学习的核心技术之一,广泛应用于图像识别和分类任务。CNN通过卷积层、池化层和全连接层的组合,能够有效地提取图像中的特征,实现目标检测、物体识别和语义分割等任务。??目标检测:识别并定位图像中的特定物体,如行人、车辆、交通标志等。常用的目标检测模型包括YOLO(YouOnlyLookOnce)、SSD(Sing...
爆肝6个月!B站大佬用我的世界搞出卷积神经网络,LeCun转发
这个红石卷积神经网络一共有5位作者,up主@辰占鳌头是主要贡献者,负责电路的总体设计、搭建和调试。他和另外一位作者@学杂不善(GitHub@leamoon)都是香港科技大学的学生,现在分别攻读理论物理学博士和电子工程学博士。其他3位合作者中,有一位高中刚毕业(@NKID00),另外两位(@enadixxoOxoxO和@爱红石的小...
薛瑞洁等:基于卷积神经网络的磁异常反演
基于卷积神经网络的磁异常反演薛瑞洁,熊杰,张月,王蓉(长江大学电子信息学院,湖北荆州434023)摘要针对传统反演方法存在的初始模型依赖、计算时间较长等问题,提出一种基于卷积神经网络的磁异常反演方法。该方法首先设计大量磁异常体模型,进行正演模拟产生样本数据集;接着借鉴经典的卷积神经网络VGG-13设计了一...