达道至简申请基于卷积神经网络的贷款用途文本分类方法和系统专利...
建立基于文本卷积神经网络的绿色贷款识别文本分类模型,其中基于文本卷积神经网络的绿色贷款识别文本分类模型为端到端的文本分类模型,直接从原始文本中学习到绿色贷款的相关特征,并基于相关特征对绿色贷款用途文本进行识别;S2,根据基于文本卷积神经网络的绿色贷款识别文本分类模型对贷款用途文本进行是否为绿色贷款的识别。
基于内嵌物理约束神经网络模型的航空发动机数字工程模型
全连接神经网络层的输入特征如图3(b)所示,输入向量的维度为输入特征的个数;一维卷积神经网络层与循环神经网络层的输入均为矩阵,不同的是,循环神经网络层的特征矩阵并非一次性输入,而是按顺序依次输入维度为特征个数的向量,其中的序列长度(Sequencelength)为超参数,与循环神经网络层的循环结构体迭代次数一致。2.3模型...
人人都能搞定的大模型原理 - 神经网络
于是乎层级神经网络,卷积神经网络,循环神经网络,深度信念网络等模型呼啸而来。05什么是大模型?了解感知器和单神经元的原理是为了后续更好的了解“基于深度神经网络机器学习”的基础。我们经常所听到的大模型有几百亿几千亿的参数,这里的参数其实就是神经网络的输入权重和输出阈值的总和。我们假定一个神经元有9...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
我们可以发现,上述过程其实就是一个神经网络,低层级负责识别图像基础特征,多个基础特征整合后变成上一层的特征,逐层处理,最终在顶层判断出是什么物体。这就是CNN的基础思路。三、CNN的基本原理CNN由卷积层、池化层、全连接层三部分构成,它们各自的作用如下:卷积层(ConvolutionalLayer):卷积层负责提取图像中的局...
【专利解密】清华大学多阵列忆阻器存算一体系统
通常卷积层需要多个子输入数据,可以按照任意顺序分别提供给多个第一忆阻器阵列,由于各子输入数据由忆阻器阵列进行卷积处理需要耗用的时间基本相同,因此加快卷积层的处理速度,即加快神经网络的处理速度,利用并行处理方式可以大大缩短处理时间。图4神经网络片外训练方法...
新刊速览 | 粮食产业高质量发展专题
国家粮食安全工作坚持中国共产党的领导,贯彻总体国家安全观,统筹发展和安全,实施以我为主、立足国内、确保产能、适度进口、科技支撑的国家粮食安全战略,坚持藏粮于地、藏粮于技,提高粮食生产、储备、流通、加工能力,确保谷物基本自给、口粮绝对安全(www.e993.com)2024年10月23日。为此,《科技导报》推出了“粮食产业高质量发展专题”。
回放视频上线! 第六届“汽车质量控制与检测技术”网络会议成功召开
目前,金相分析面临经验依赖性强、人才梯队断代、检测效率低等问题,李平平及其团队基于迁移学习的深度卷积神经网络模型,发展了一种能够准确、自动、高效识别钢材微观组织的新方法。该方法使用算法对大量的金相图进行学习,建立预测模型,然后对新输入的金相图进行自动识别。报告详细介绍了这款AI智能金相分析系统与应用,并分享...
人工智能与深度学习科研项目:卷积神经网络算法及其在NLP等人工...
卷积神经网络CNN是一种多层的监督学习神经网络,隐含层的卷积层和池采样层是实现卷积神经网络特征提取功能的核心模块。该网络模型通过采用梯度下降法最小化损失函数对网络中的权重参数逐层反向调节,通过频繁的迭代训练提高网络的精度。卷积神经网络的低隐层是由卷积层和最大池采样层交替组成,高层是全连接层对应传统多层感...
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
为了生成由随机串组成的权重,作者利用“投掷器投掷物品是随机的”这一原理造了一个随机数生成器。总的来说,他们采用的是一个压缩的LeNet-5,先使用一个带权重的窗口(卷积核)逐次扫描图像并提取笔画特征,然后将这些笔画特征馈入到深度神经网络(全连接层)进行分类识别。具体来说:首先由输入设备:一个单脉冲式...
万字长文|如何直观解释卷积神经网络的工作原理?
卷积神经网络做画面识别局部连接空间共享输出空间表达Depth维的处理Zeropadding形状、概念抓取多filters非线性输出尺寸控制矩阵乘法执行卷积Maxpooling全连接层结构发展画面不变性的满足平移不变性旋转和视角不变性尺寸不变性Inception的理解...