QB 伯晓晨/李昊/陈河兵团队合作提出从三维染色质结构中高效检测...
首先,通过Node2Vec算法构造图的节点特征后,使用一个权重参数共享的GCN模型在三种细胞系的不同染色体中进行预测,预测准确率达97.18%、94.87%和95.81%,结果表明与CNV相关的染色质空间结构特征在不同染色体上具有高度相似的模式。图卷积神经网络模型在不同细胞系中的迁移预测性能基于前述研究结果,团队采用迁移学习策略评...
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
根据航空发动机运行结构,神经网络模型架构被分为三层:物理信息输入层、状态耦合层、参数映射层,其架构结构如图1所示。物理信息输入层对应于航空发动机的部件和系统,用于学习发动机部件和系统的特性。耦合层作为特征提取的中间层,与物理信息输入层存在单向链接关系。航空发动机部件、系统间的共同工作体现在耦合层上,它对物理...
【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...
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。而卷积层3和卷积层4作为高维度特征提取器,其对图表中代表不同信息的不同部位的关注点开始发生分化,有的特征图重点捕捉k线图、移动平均线中的信息,而...
锐云科技取得一种基于卷积神经网络的人脸识别方法专利,能够更加...
专利摘要显示,本发明公开了一种基于卷积神经网络的人脸识别方法,包括利用训练数据集训练人脸识别网络,将人脸图像输入训练完成的人脸识别网络,利用GAP层对中间特征图进行全局平均池化操作,初级特征向量顺次经过全连接层和softmax层,最后输出得到分类结果等步骤。人脸识别网络包括DSAG单元、GM池化层、GAP层、全连接层和softma...
诺奖AI之父Hinton:我确实有些孤独,但并不是完全孤立无援
Hinton在人工智能领域的贡献极其卓越,被誉为“神经网络之父”、“人工智能教父”。他的主要贡献包括:反向传播算法的改进与推广、深度学习模型的创新(深度置信网络、卷积神经网络等多个深度学习网络结构)。Hinton还为AI行业培养了包括OpenAI前首席科学家伊尔亚??苏茨克维(IlyaSutskever)在内的诸多人才。
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
DLE旨在为卷积(以橙色显示)的重要局部区域分配权重(www.e993.com)2024年10月23日。UCE搜索局部区域与其它区域之间的独特共现关系。这种在特征图层面的共现可以实现更高的不变性。DLE、UCE和多头自注意力结合起来,以互补的方式检测局部、中层和全局信息。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...
视野扩大271倍,上海理工大学开发超快卷积光学神经网络
卷积运算是CNN的核心,从图像中提取局部特征,并逐层构建更为复杂抽象的特征表示,极大地推动了图像处理和模式识别等领域的发展。然而,将卷积网络运算的理念应用到光学领域,面临着将电子信号转换为光信号的挑战。复杂散射介质(包括浑浊组织和散斑层)中的光学记忆效应(OpticalMemoryEffect,OME)一直是宏观和微观成像方...
智能时代的深度学习:基础、算法与应用前景
1.卷积神经网络(CNN)卷积神经网络在图像处理领域表现尤为突出。它通过卷积层提取图像的局部特征,并通过池化层降低特征的维度,从而减少计算量。CNN广泛应用于图像分类、目标检测和图像生成等任务。2.循环神经网络(RNN)循环神经网络适用于处理序列数据,如文本和时间序列。RNN通过循环连接使得网络能够记忆之前的信息...
微美全息(NASDAQ:WIMI)研究基于混合循环神经网络架构的人机协作...
WIMI微美全息研究的基于混合循环神经网络的人机协作意图识别架构主要包括以下关键步骤:输入层:输入层接收来自人机协作场景的原始数据,例如语音、图像或文本。不同类型的数据需要经过相应的预处理和特征提取操作,以便更好地表示信息。循环层:循环层采用RNN结构,用于捕捉输入数据的序列信息。常用的RNN单元包括长短期记忆(...
图神经网络研究综述(GNN)
图计算模型擅长捕捉拓扑结构,但无法处理高维特征。典型神经网络适用于欧氏空间数据,如卷积神经网络处理网格数据,循环神经网络处理序列信息。针对非欧氏空间复杂图数据,建模过程需要新处理机制。目前受欢迎的消息传播模式通过获取高阶邻居信息提升节点表达能力,包括邻居聚合和节点更新两步。