赛四达申请电气原理图的可视化方法及系统专利,显著提升电气系统的...
专利摘要显示,本发明涉及虚拟仿真技术领域,尤其涉及电气原理图的可视化方法及系统,通过从多个传感器、仿真引擎和用户输入中采集数据,生成多维度模型参数;将这些参数输入到多级图神经网络和动态循环关联矩阵中,生成电气元件与三维仿真模型之间的动态映射关系;通过自适应建模和多层次交互处理,系统能够动态生成反馈数据,并实时调...
NeurIPS 2024 | FaceChain团队新作,开源拓扑对齐人脸表征模型TopoFR
现存的人脸识别工作主要关注于设计更高效的基于Margin的损失函数或者更复杂的网络架构,以此来帮助卷积神经网络更好地捕捉细腻度的人脸特征。近年来,无监督学习和图神经网络的成功已经表明了数据结构在提升模型泛化能力中的重要性。大规模人脸识别数据集中天然地蕴含着丰富的数据结构信息,然而,在人脸识别任务中,目前还...
谷歌DeepMind再放大招!AlphaProteo直接设计全新结合蛋白,加速药物...
最近,DeepMind又放大招——推出了用于设计和生成全新蛋白质的人工智能模型——AlphaProteo,其能够为多种目标蛋白设计和生成全新的高亲和性蛋白结合体,有望加速人类对生物学过程的理解,并帮助发现新药、开发生物传感器等。深度学习是一种人工智能技术,它通过模拟人类大脑中的神经网络来解决复杂的问题。深度学习已经应用...
【广发金工】2024精选深度报告系列之四:基于卷积神经网络的ETF...
在完成卷积神经网络的训练后,标准化价量数据图表对模型进行输入,分别对模型中的4个卷积神经网络结构的输出在特征维度随机抽取9张特征图进行可视化。从特征可视化结果来看,卷积层1和卷积层2作为低维度特征提取器,其关注到了整幅标准化价量数据图表中的信息,均同时涵盖了k线图、移动平均线、交易量以及MACD信息。而卷...
...学习股价预测、量化交易策略:LSTM、GRU深度门控循环神经网络
构建深度门控循环神经网络模型后,利用训练集训练模型,代入测试集进行预测,将预测值反归一化变为正常数据并与真实值比较,最后将结果可视化。(七)量化交易策略的制定制定量化交易策略为:定义目标变量PriceRise,当明日收盘价大于当日收盘价则赋值为1,否则赋值为0。按8:2划分训练和测试集。经过多次试验,将使...
模型小,还高效!港大最新推荐系统EasyRec:零样本文本推荐能力超越...
新智元报道编辑:LRST新智元导读EasyRec利用语言模型的语义理解能力和协同过滤技术,提升了在零样本学习场景下的推荐性能(www.e993.com)2024年10月23日。通过整合用户和物品的文本描述,EasyRec能够生成高质量的语义嵌入,实现个性化且适应性强的推荐。在推荐系统的领域中,深度神经网络(DNNs)已
计算机毕业设计Python+Tensorflow股票推荐系统 股票预测 可视化
模型构建:利用TensorFlow框架构建深度学习模型,如循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)或卷积神经网络(CNN)等,对股票价格进行预测。模型训练与优化:使用收集的数据对模型进行训练,通过调整超参数、引入正则化技术等方法优化模型性能。股票推荐:基于模型预测结果,结合投资者的风险偏好和投资目标,设计股票推荐...
Science:神经网络模型的特征学习机制
神经特征假设量化描述了深度学习模型在各层级上如何捕获和提取输入数据的特征。也就是说,如果一个网络层能够抽取出有价值的特征(即对任务有帮助),那么自该层之前的输入到输出所形成的平均梯度外积,应该会相应地增大。因此,通过测量平均梯度外积,就可以理解并可视化神经网络每一层中发生的学习过程。
巧解“数据稀缺”问题,清华开源GPD:用扩散模型生成神经网络参数|...
通过直接生成神经网络的参数,该方法将时空少样本学习转变为扩散模型的生成式预训练问题。与传统方法不同,GPD不再依赖于提取可迁移特征或设计复杂的模式匹配策略,且不需要为少样本场景学习一个良好的模型初始化。相反,它通过预训练一个扩散模型,从源城市的数据中学习到有关优化神经网络参数的知识,然后根据prompt(提示...
用扩散模型生成神经网络?NUS 尤洋团队:这不是开玩笑
该研究一出,迅速在国际AI社区引起了热烈反响,登上了各大模型开发平台的热搜榜单,在业界内收获了极高赞誉。这项工作中,研究团队创新性地应用扩散模型来生成高性能神经网络的参数配置。他们结合了自动编码器框架和标准潜在扩散模型(LDM)设计了一种新颖的方法,即“参数扩散”(p-diff),通过训练LDM从随机噪声中...