TextCNN(卷积神经网络用于文本)
3.池化层(PoolingLayer):通常使用最大池化(maxpooling)来减少特征图的维度,提取最重要的特征。4.全连接层(FullyConnectedLayer):将卷积层和池化层的输出连接起来,形成最终的分类结果。5.非线性激活函数:在卷积层和全连接层中使用ReLU等非线性激活函数,以增加模型的表达能力。6.优化器和损失函数:...
基于时空图卷积的网络漏洞态势预测 | 科技导报
如式(1)所示网络漏洞数据预测任务的目标是根据给定前Ti个时间点的历史网络数据以及网络空间结构图,预测后Tj个时间点的网络数据。输入特征:网络—地理空间网络漏洞历史时间序列数据和地理空间关系邻接矩阵。输出结果:空间图网络各点的漏洞数据预测值。模型技术框架如图1所示,数据预处理得到历史网络漏洞数据的时序特征数...
基于深度学习的阴影智能去除方法研究
输入图像表示原始阴影图像,输出图像为模型预测输出的结果,真实遮罩由原始图与无阴影图计算得到,输出遮罩由原始图与预测图计算得到。图3和图4展示了一些模型训练时的输出样本和计算得到的阴影遮罩,结果表明,该网络成功去除了均匀强度的强阴影与自阴影,同时完整保留了原始图像内容(图3第一、三行)。当阴影与复杂纹理或背...
dreamcoder-arc:用于抽象和推理的神经网络 ARC-AGI
首先,高度可变的网格大小排除了卷积神经网络(CNN)的使用,CNN依赖于固定大小的图像输入,或者至少在使用自适应或全局池化层时有一个最小大小的输入[33,34]。在我们的例子中,我们需要一个能够有效地处理小到1×1网格的网络。一种选择是将所有网格填充到一个足够大的固定大小,如30×30。然而,当大部分图像是填充时,...
追问daily | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
近日,哈佛大学与谷歌的科学家们成功绘制了人脑皮层一立方毫米范围内的详细结构图谱。这一研究涉及约57,000个细胞和1.5亿个突触,使用了高达1.4PB的数据,展示了前所未见的脑细胞连接新模式。研究采用高通量串行切片电子显微镜对一立方毫米的人类颞叶皮层进行了详细成像。研究的样本来自一位45岁女性的大脑皮层,该女性此...
万字聊聊面向不确定性环境的自动驾驶运动规划
图4POMDP决策过程示意图为了减小信念状态与真实状态之间的误差,目前有两种主流的做法:1)通过循环神经网络(Recur-rentNeuralNetwork,RNN)记录历史观测和动作,为智能体提供更多的信息,此方法隐式地包含对信念状态的推理,不仅依靠当前观测选取动作,可有效处理部分POMDP问题(www.e993.com)2024年8月5日。但是这种隐式包含给RNN带来沉重负担,可解...
神级操作!《柳叶刀》:医学与医药领域到底该“何去何从”?新思路来...
2.深度学习的突破:深度学习是机器学习领域的一个重要分支,采用多层次的神经网络结构,模仿人脑的工作方式进行学习。深度学习技术的突破使得机器学习在图像识别、语音识别等领域取得了巨大的进展。3.应用广泛:机器学习技术得到了广泛的应用,包括自然语言处理、推荐系统、金融风险管理、医疗诊断等。这些应用不仅提高了生产效...
京东方A获得发明专利授权:“一种识别信息的方法和设备”
专利摘要:本发明公开了一种识别信息的方法和设备,用以解决现有存在的句意识别技术导致句子中的某些词容易产生歧义,使句意识别的准确率较低的问题。本发明实施例通过卷积神经网络的卷积核的多个宽度对应的卷积核与信息的字向量矩阵进行卷积,对得到每个卷积核对应的卷积向量进行最大池化操作得到所述宽度对应的识别特征,将...
SIGIR 2021 | 快手联合清华提出基于图神经网络的序列推荐新方法
方法介绍针对这些挑战,该研究提出了一种基于图神经网络的序列化推荐算法--SURGE(SeqUentialRecommendationwithGraphneuralnEtworks),该方法利用图卷积传播以融合隐式偏好信号,然后利用动态图池化来提取偏好的动态模式。通过将冗长的交互序列压缩为较短的兴趣序列,SURGE模型从一种新的角度处理序列推荐问题。
表征图数据,绝不止图神经网络一种方法
本文是一篇出自伦敦大学学院的图表征学习综述,详细介绍了图核、卷积、图神经网络、图嵌入、概率模型共五类图表征学习方法的起源与发展,并对图数据表征学习方法的最新进展和未来发展方向进行总结和讨论。一、引言将数据构造为图的形式可以帮助我们以一种系统化的方式研究如何发掘复杂的关系和模式。例如,互联网图展示出...