【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...
武汉大学「国家杰青」团队,最新Nature大子刊,90后青年学者一作兼...
所开发的忆阻器最重要的应用之一是神经形态计算,特别是图像识别等任务。该论文演示了使用Ag/IPS/GR和Ag/IPS/PtTe2忆阻器作为突触器件的卷积神经网络(CNN)的芯片级实现。该器件用于表示交叉阵列配置中的突触权重,忆阻器的电导状态对应于神经网络的权重。作者展示了基于CIFAR-10数据集(图像识别任务的常见基准)的8层CN...
上海专家开发超快速的卷积光学神经网络,助力人工智能成像
卷积操作作为CNN中的核心,通过提取图像的局部特征并逐层构建更为复杂和抽象的特征表示,极大地推动了图像处理和模式识别领域的发展。然而,将这一概念应用于光学领域,面临着将电子信号转换为光学信号的挑战。研究团队巧妙地设计了一种全光学的解决方案,通过在光域中直接进行卷积网络操作,省去了繁琐的信号转换过程,...
TextCNN(卷积神经网络用于文本)
1.对语序依赖的处理有限:卷积操作在一定程度上忽略了词序的信息,对于一些依赖词序来表达语义的文本可能表现不够理想。-比如在处理需要严格语序理解的复杂语句时,可能无法准确捕捉语义。2.缺乏长期依赖建模:难以处理长距离的依赖关系,对于长文本中的远距离语义关联的捕捉能力相对较弱。-当文本的语义理解需要跨越...
【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
对于异或神经网络,设计出的模块是由批标准化(BNorm)->二值化激活(BinActiv)->二值化卷积(BinConv)->池化(Pool)的顺序操作完成。这样做的原因是批标准化以后,保证了输入均值为0,然后进行二值化激活,保证了数据为-1或者+1,然后进行二值化卷积,这样能最大程度上减少特征信息的损失。二值化...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
并行设计的Transformer架构中的动态一元卷积神经网络(DUCT)块被聚合成一种深层架构,该架构在基于图像的分类、分割、检索和密度估计等基本计算机视觉任务中进行了全面评估(www.e993.com)2024年10月23日。定性和定量结果均表明,团队所提出的具有动态一元卷积的并行Conv-Transformer方法,优于现有的串联设计结构。
科研人员利用人工智能发现5颗行星
此次,葛健团队创新设计了一种结合GPU相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法。利用该算法,团队成功在开普勒太空望远镜的恒星测光数据中发现5颗超短周期行星。葛健说,这项研究工作始于2015年,彼时人工智能“阿尔法狗”(AlphaGo)取得重大突破,成功击败了围棋界职业高手。加上受到同事的激励与启发,他决定尝试将人工智能的深度...
卷积神经网络调优
一、网络结构调优改进网络结构:ResNet中的Bottleneck结构:ResNet网络中的bottleneck结构通过1x1的卷积层压缩通道数,然后使用3x3的卷积层计算,最后再用1x1的卷积层恢复到原来的通道数。这种方法大量减少了参数数量,提高了准确率。其他创新结构:探索其他网络结构,如Inception、MobileNet等,这些结构通过引入不同的卷积核大...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
卷积核通过滑动窗口的方式在输入数据上进行卷积操作,卷积核的每个元素与输入数据对应位置的元素相乘,然后将所有乘积结果相加,得到卷积操作的输出结果。不同的卷积核可以捕捉到不同的特征,例如边缘、纹理、形状等。在训练过程中,卷积神经网络会学习到最优的卷积核参数,使得网络能更好的提取输入数据的局部特征。
微美全息(NASDAQ:WIMI)研究基于深度卷积神经网络的增强现实动态...
具体而言,WIMI微美全息首先采用了深度卷积神经网络作为图像识别的基础模型。通过对大量标注好的图像数据进行训练,让网络学习到不同物体的特征表示,并在输入图像中准确地定位和识别这些物体。为了适应动态图像的处理,WIMI微美全息对网络进行了适当的调整,以便在连续帧之间进行信息传递和跟踪。接下来,将识别到的物体与增强...