图神经网络在社交媒体分析中的应用优化
社交媒体中存在着大量的社区结构,而社区发现旨在识别这些隐藏的社区并分析其特征和行为。图神经网络可以通过学习社交媒体中用户之间的关联关系和话题特征,自动发现和划分社区,从而帮助分析用户行为和社交网络结构。影响力传播预测:社交媒体中的信息传播现象具有复杂性和不确定性,影响力传播预测旨在预测特定信息在社交网络...
...蛋白质定向进化,上海交大洪亮课题组发表微环境感知图神经网络...
预训练中使用等变图神经网络(equivariantgraphneuralnetworks,EGClayers),负责处理输入的蛋白质图,通过本层,模型能够学习到在旋转和平移变换下保持不变的节点嵌入,帮助处理不同蛋白质的结构。EGC层是图神经网络的核心,能够处理图结构数据,并且保持对蛋白质空间结构变化的敏感性,这对于理解蛋白质的三维结构至...
神思电子:公司深度神经网络算法(如目标检测、行为分析等算法)已用...
公司深度神经网络算法(如目标检测、行为分析等算法)已用在部分边缘端产品中。点击进入互动平台查看更多回复信息
当机器学习遇见拓扑:拓扑数据分析与拓扑深度学习
在处理图像数据时,我们可以借助神经网络模型生成相应的数据表示。例如通过提取特定的特征点构建网格模型进行人脸识别。除了网格模型,还有其他如特征图和热度图等不同的数据表示方式。虽然源自同一图像数据,但从数学角度可以建立起不同的模型:最简单的矩阵模型,或者点阵模型、网格模型,甚至更复杂的函数模型。一旦数学模型建立...
生成式图像的广告创意及其媒介物质性分析
在这个不断调整、优化和识别的过程中,那些负责判断不同图形特征的卷积核分层排列在一起,就成了“卷积神经网络”(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)。人工智能领域的科学家做的事情就是不断调整,优化这些最基础的形状符号,把那些难以理解的符号变成机器能够理解的“卷积核参数”。进一步地,“卷积核”里的...
焦点分析|马斯克:扭转特斯拉的八次决策
在弗里蒙特工厂的中央区域是一间名叫“木星”的主会议室,屋里有一排屏幕,界面像股票行情图一样闪烁着、更新着,实时显示整个工厂和每个工位上的总产量(www.e993.com)2024年8月6日。马斯克认识到,设计一个好的工厂就像设计一款微型芯片,重要的是设计出合理的工位密度、工序安排和工作流程。因此,他最关注的是其中一个显示屏:上面可以看到各...
大模型总弄错「事实」怎么办?这有一份汇聚了300多篇文献的综述
具体来说,大模型事实性内在机制的分析包括大模型存储、处理事实知识和产生事实性内容的机制,尤其是知识存储、知识完整性和认知、上下文影响和知识冲突的方面的分析;而事实性错误的来源分为三个层面,分别是模型层面,包括领域知识缺乏、信息过时、记忆不全、遗忘和推理错误等;检索层面,包括信息不足、扰乱性信息、信息不被...
数学建模竞赛前必须熟练的三十种模型算法!
常用的评价模型:模糊综合评价法、层次分析法、聚类分析法、主成分分析评价法、灰色综合评价法、人工神经网络评价法等等。数学建模中,评价类模型是一类比较基础的数学模型之一,往往是对应生活中的一些实际问题。评价模型用于对某个系统、方案或决策进行评估。通过构建合适的指标和评价方法,评价模型能够对不同方案的优劣进...
蒋徐鑫|人工智能模型中数据泄露的法律风险防范
实践中一些企业已经尝试将人工智能的判断过程可视化,利用流程图或语言描述将复杂的运算过程转化为更易于人类理解的方式,以提高人工智能模型的透明度。但由于深度学习、神经网络不可解释的算法黑箱特性,当结果出现误差时,开发者也无法解释为什么会产生误差、怎么去解决这个误差。可见,人工智能模型的可解释性是当前人工智能...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
1.3.2.6.基于位置的前馈神经网络除了注意力层之外,Transformer的编码器和解码器中的每个block都包含一个全连接前馈网络层,被命名为称为基于位置的前馈神经网络(position-wisefeed-forwardnetwork)。这个基于位置的前馈网络的关键在于,在处理序列数据时,它为每个位置的元素分别应用相同的变换,而不是将所有...