这份书单为这届注定会载入史册的诺贝尔奖提供有力注脚!
采用模拟值和脉冲编码的神经网络算法原理与忆阻交叉阵列实现方案、卷积神经网络算法原理与忆阻交叉阵列实现方案、全光神经网络算法原理与基于忆阻器光学特性的实现方案、忆阻阵列在稀疏编码等其他与神经网络架构相似的应用实现
Light | 卷积神经网络辅助的高分辨超构偏振分析仪
卷积神经网络辅助提高测量精度、速度和鲁棒性。为提升偏振测量的精度和鲁棒性,研究人员提出了一种卷积神经网络架构,如图2所示,输入为基于模拟和实验焦面分布的数据增强,包含了噪声、图片拉伸旋转等操作,可显著提升实际应用中的鲁棒性。经过6层连续的卷积层,输入图片中隐藏的特征可被提取出来,再经过连接层转化为输出的斯...
深入解析卷积神经网络的池化层:优化特征提取与减少计算量
1.特征提取:池化层在特征提取方面发挥着重要的作用。通过汇总特征图中的信息,池化层能够提取出图像或数据的主要特征,减少冗余信息的干扰。这些主要特征对于后续的分类、检测和识别任务非常重要。2.尺寸减小:池化层能够有效地减小特征图的尺寸,从而减少后续层次的计算量。这对于大规模的图像数据和复杂的网络结构来...
从图神经网络到几何深度学习:AI4Science 的下一个颠覆性突破在何处?
经典的图卷积网络是一个相对简单的系统,从微观角度看,它主要通过与相邻节点之间边连接的特征进行线性加和。这些权重来自于节点间自带的权重。由于这是一个深度神经网络,通常需要可学习参数来驱动关系和特征的迭代,因此会采用共享权重,即各个节点使用同一系数表示。这个矩阵的维度与特征维度一致,其作用在于学习特征传递过...
【视频】CNN(卷积神经网络)模型以及R语言实现回归数据分析
扁平化顾名思义,扁平只是将最后的卷积层转换为一维神经网络层。它为实际的预测奠定了基础。R语言实现当我们将CNN(卷积神经网络)模型用于训练多维类型的数据(例如图像)时,它们非常有用。我们还可以实现CNN模型进行回归数据分析。我们之前使用Python进行CNN模型回归,在本视频中,我们在R中实现相同的方法。
中国科学家首次用DNA构造卷积人工神经网络,可完成32类分子模式...
而如果使用大规模生物分子电路,有可能同时对数百种生物分子进行诊断测试,并直接在化学和生物环境中实现分析和诊断(www.e993.com)2024年10月24日。因此,未来该团队拟利用已建立的DNA卷积神经网络模型策略,基于现有的、已发展得较为成熟的生物信息组学数据库,构建可完成全类别疾病分类诊断任务的智能化分子诊断器。
使用PyTorch几何处理生物数据:图卷积神经网络分析复杂碳水化合物
图卷积神经网络(GCN)在过去几年中引起了越来越多的关注,越来越多的学科开始使用它们。这也已扩展到生命科学领域,因为GCN已被用于分析蛋白质、药物,当然还有生物网络。实现这种扩展的GCN的一个关键优势是它们能够在本地处理非线性数据格式,这与更线性的数据结构(如自然语言)形成对比。由于此功能,我们还为自...
薛瑞洁等:基于卷积神经网络的磁异常反演
实验结果表明,该方法可以准确地反演出磁异常体的位置和磁化强度,具有较强的学习能力和一定的泛化能力,能有效解决磁异常数据反演问题。关键词深度学习;地球物理反演;磁异常;卷积神经网络;VGG0引言随着智能时代的到来,深度学习(DL)是近年来人们所关注的一个热点,其本质是深度神经网络自动提取特征,目前已经...
卷积神经网络在轻度认知障碍中的影像学研究进展
轻度认知障碍是介于正常衰老和痴呆之间的一种中间状态,是发展为阿尔茨海默病的高危因素,其特征是记忆衰退比正常衰老更快。近年来,随着神经影像学的迅速发展,静息态功能磁共振成像(resting-statefunctional...出版日期:2019年12月5.动脉自旋标记在轻度认知障碍中的应用现状及其局限性...
个性化癌症治疗再进一步!科学家通过图卷积神经网络技术发现165个...
EMOGI算法利用病人样本数据和图卷积神经网络(GCN)技术,可以在细胞突变之前对致癌基因进行识别。最终,科学家们利用该算法成功识别出了165个新的致癌基因,这将为开发个性化靶向抗癌药,揪出癌症背后的“真凶”带来重要契机。相关研究以“Integrationofmultiomicsdatawithgraphconvolutionalnetworkstoidentify...