如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」
其中每个箭头都是一个卷积。此外,W通常是??或V。上图是一张卷积神经网络的(经过简化的)图像,而该网络在机器学习领域具有重要地位。对于该网络的构建方式,值得注意的主要概念是:此神经网络的结构会迫使得到的映射V→W为等变映射。所有权重的空间比传统的(全连接)神经网络小得多。在实践中,这...
上海交大周冰心博士:锚定稀缺生物数据挑战,图神经网络重塑蛋白质...
类似于人类社交网络的复杂关系,各种层级的生物社交网络(比如微生物网络、基因网络等)都存在很多值得探索的内容。我们曾以基因共现网络进行社交网络简化研究。如下图所示,a,b两图分别是来自深海和高山的相同基因的不同网络,其原始形态复杂且杂乱无章,通过构建类似人类社交网络的图神经网络,我们对两个网络进行简化,...
【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
总结:前端压缩几乎不改变原有网络结构(仅仅只是在原模型基础上减少了网络的层数或者滤波器个数),后端压缩对网络结构有不可逆的大幅度改变,造成原有深度学习库、甚至硬件设备不兼容改变之后的网络。其维护成本很高。一、低秩近似简单理解就是,卷积神经网络的权重矩阵往往稠密且巨大,从而计算开销大,有一种办法是采用低...
猫咪怎样启发了人工神经网络的诞生?
在论文中,福岛邦彦提出了一个包含卷积层、池化层的神经网络结构。福岛小时候家境贫寒,但好奇心让他对电子技术充满激情,后来他获得了京都大学的电气工程博士学位,1965年他加入了一个视觉和听觉信息处理研究小组,研究生物大脑。之后,福岛与神经生理学家和心理学家通力合作,组装人工神经网络。1979年,「Neocognitron」...
入选ICML!人大团队将等变图神经网络用于靶蛋白结合位点预测,性能...
本研究使用2020年版本进行评估,该版本包括两个部分:普通集(14,127个复合物)和精炼集(5,316个复合物)。普通集包含所有的蛋白质-配体复合物,精炼集则从普通集中挑选出质量更好的化合物,用于实验测试。COACH420和HOLO4K是用于结合位点预测的2个测试数据集,首次由(Krivák&Hoksza,2018)...
云天励飞获得发明专利授权:“神经网络运算方法及相关设备”
的同时移入2个新的目标数据,得到A个第二目标数据;通过A个第一加法器、A个乘法器和B个第二加法器对A个第二目标数据执行一维加速算法运算,得到第二运算周期的卷积运算结果;第一运算周期的卷积运算结果与第二运算周期的卷积运算结果累加得到卷积核运算的结果;能够充分利用现有硬件资源实现加速算法对卷积神经网络运算的...
池化层:优化卷积神经网络的关键组成部分
池化层:优化卷积神经网络的关键组成部分在计算机视觉领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)已经成为一种非常强大的工具,广泛应用于图像识别、目标检测和语义分割等任务中。而在卷积神经网络中,池化层(PoolingLayer)作为一个重要的组成部分,起到了优化网络性能和减少计算量的关键作用。本文将详细介绍池化...
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
卷积神经网络是深度学习的核心技术之一,广泛应用于图像识别和分类任务。CNN通过卷积层、池化层和全连接层的组合,能够有效地提取图像中的特征,实现目标检测、物体识别和语义分割等任务。??目标检测:识别并定位图像中的特定物体,如行人、车辆、交通标志等。常用的目标检测模型包括YOLO(YouOnlyLookOnce)、SSD(Sing...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
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部特征。池化层(PoolingLayer):池化层负责大幅降低参数量级,在保留重要特征信息的同时,降低计算复杂度。全连接层(FullyConnectedLayer):全连接层类似传统神经网络的作用,根据卷积层和池化层处理过...
从复杂神经动力学到智能涌现:基于神经复杂性的类脑人工智能
1.脑神经网络概述大脑具有两种物质,即灰质(皱褶的皮层表面,大部分是神经元,还有局部的一些树突和轴突)和白质(连接不同脑区的长轴),这两种物质构成一个计算的功能性系统。根据功能可以把大脑划分成不同的系统:视觉系统、感觉运动系统、前额叶系统等。大脑的功耗大约占据人体功耗的20%,就其功能而言,大脑是一个非常...