矩阵:人工智能领域的基石与驱动力|向量|算法|卷积|神经网络_网易...

在卷积神经网络(CNN)中,矩阵运算扮演着至关重要的角色,尤其是在特征提取过程中。CNN通过使用卷积层来直接从输入图像中提取特征,这一过程涉及到将卷积核(或滤波器)与输入图像进行卷积操作,以产生特征图。这些卷积核本质上是权重矩阵,通过在图像上滑动并进行元素级乘法及求和操作,有效地捕捉到图像的局部特征。卷积操作...

《储能科学与技术》推荐|张浩 等:基于机器学习方法的锂电池剩余...

卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNN)架构,典型的包含由卷积层、汇集层和完全连接层[图3(d)],基本逻辑是通过过滤器卷积操作从输入数据中提取空间信息,并利用池化层简化特征维度,最终通过全连接层进行回归预测。CNN的核心优势在于其高效的空间信息提取与降维能力。在电池RUL预测领域,Hsu等利用双CNN模型缩减数...

穿越时空的卷积神经网络:探索前向传播的奥秘

一、卷积神经网络的基本结构卷积神经网络是一种由多个层次组成的神经网络模型。其基本结构包括输入层、卷积层、池化层和全连接层。输入层接收原始数据,卷积层通过卷积操作提取特征,池化层降低特征图的维度,全连接层通过神经元连接实现分类或回归。二、卷积操作的原理卷积操作是卷积神经网络中最重要的操作之一。它通...

重磅!为让国内神经科学领域大步向前,多位国内知名学者联合举办...

1.1全连接深度神经网络DNN在基因组学中的应用举例1.2卷积神经网络CNN在基因组学中的应用举例1.3循环神经网络RNN在基因组学中的应用举例1.4图卷积神经网络GCN在基因组学中的应用举例2.无监督的神经网络算法2.1自动编码器AE在基因组学中的应用举例2.2生成对抗网络GAN在基因组学中的应用举例实操内容1.Linux操...

卷积神经网络之父杨立昆:发现智能原理是AI的终极问题

而我和同事们是第一批成功实践了卷积神经网络的人(即杨立昆1988-1989年期间在贝尔实验室提出LeNet)。当时没有PyTorch、TensorFlow等工具,需要自己写深度学习环境,也没有Python,需要写自己的语言进行交互。当时也没有Linux和Windows操作系统,需要使用昂贵的平台来处理图像系统。因此,当我们付诸心血来构建能实现它的工具,...

超越卷积、自注意力机制:强大的神经网络新算子involution

(1)提出了一种新的神经网络算子(operator或op)称为involution,它比convolution更轻量更高效,形式上比self-attention更加简洁,可以用在各种视觉任务的模型上取得精度和效率的双重提升(www.e993.com)2024年11月4日。(2)通过involution的结构设计,我们能够以统一的视角来理解经典的卷积操作和近来流行的自注意力操作。

94页论文综述卷积神经网络:从基础技术到研究前景

卷积网络（CNN）是一类尤其适合计算机视觉应用的神经网络，因为它们能使用局部操作对表征进行分层抽象。有两大关键的设计思想推动了卷积架构在计算机视觉领域的成功。第一，CNN利用了图像的2D结构，并且相邻区域内的像素通常是高度相关的。因此，CNN就无需使用所有像素单元之间的一对一连接（大多数神经网络都会这么做...

不懂卷积神经网络?别怕,看完这几张萌图你就明白了

这篇文章用最简明易懂的方式解释了卷积神经网络(CNN)的基本原理,并绕开了里面的数学理论。同时,如果想对从头开始构建CNN网络之类的问题感兴趣,作者推荐去读《ArtificialIntelligenceforHumansVolume3:DeepLearningandNeuralNetworks》中第10章节的内容。

斯坦福Serena Yeung带你认识卷积神经网络 · 2017CS231n 第5弹

CS231n的全称是CS231n:ConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition,即面向视觉识别的卷积神经网络。该课程是斯坦福大学计算机视觉实验室推出的课程。需要注意的是,雷锋字幕组这次翻译的是2017春季(4月至6月)的最新版本。引用课程主页上的官方课程描述如下:...

【华泰金工林晓明团队】图神经网络选股与Qlib实践——华泰人工...

从谱域和空间域两个方向介绍图神经网络:首先以图信号处理为基础,介绍谱域下的图卷积运算过程,通过参数化谱域卷积滤波器和切比雪夫多项式近似得到谱域图卷积网络,进而得到一阶切比雪夫图卷积网络即图卷积网络(GCN),由此引出GCN从谱域到空间域的过渡;随后介绍GCN在空间域下的两个改进变式:GraphSAGE和图注意力网络(GAT...