...学习股价预测、量化交易策略:LSTM、GRU深度门控循环神经网络
长短期记忆门控循环神经网络(LSTM)是一种对RNN的改进网络。它在神经网络中引入了门控机制,即输入、遗忘和输出门。LSTM神经网络的训练步骤(一)第一步:设计LSTM的模型网络结构,建立好LSTM模型,并选择好所需的损失函数。(二)第二步:建立好模型以后,需要初始化模型参数,通过前向计算求解出模型的估计...
图神经网络入门示例:使用PyTorch Geometric进行节点分类
GCN模型能对测试集中80%的节点进行正确分类!让我们把它画出来:可以看到显示了很好的颜色/类别分离,特别是在图表的中心到右边。这表明带有特征和边缘数据的GCN模型能够较好地对节点进行分类。总结在本文中,我们将一个CSV文件转换为数据对象,然后使用PyTorch为节点分类任务构建基于图的神经网络。并且训练了两种不同类...
时空图神经网络ST-GNN的概念以及Pytorch实现
一个经典的图神经网络如下图所示:时空图神经网络(ST-GNN)ST-GNN中每个时间步都是一个图,并通过GCN/GAT网络传递,以获得嵌入数据空间相互依赖性的结果编码图。然后这些编码图可以像时间序列数据一样进行建模,只要保留每个时间步骤的数据的图结构的完整性。下图演示了这两个步骤,时间模型可以是从ARIMA或简单的循环...
ORNL推进图神经网络解决千万亿级科学数据挑战
“缩放图神经网络提出了独特的挑战。”ORNL人工智能计划主任PrasannaBalaprakash说,“这些模型能够在广泛的科学数据集上进行训练,解锁了一系列广泛的下游应用,特别是在新材料开发和药物发现方面。这一成就强调了我们对开发不仅强大而且节能和可扩展的人工智能的承诺,确保我们保持在科学研究和国家安全的最前沿。”
ControlNet作者又出爆款!一张图生成绘画全过程,狂揽1.4k Star
PaintsUndo先是用简单的线条勾勒出人物主体,然后画出背景,涂上颜色,最后精调成和原图相似。,时长00:26PaintsUndo不止局限于单一图像风格,对于不同类型的图像,也会生成相应的绘画过程视频。戴着头巾的柯基犬眼神温柔地望向远方:用户也可以输入单张图像,输出多个视频:不过,PaintsUndo也存在缺点,比如处理...
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
step:一般翻译为“步骤”,表示在一个epoch中模型进行一次参数更新的操作(www.e993.com)2024年10月23日。通俗地说,在神经网络训练过程中,每次完成对一个batch数据的训练,就是完成了一个step。10神经网络实际上,上面的卷积处理过程,都是在对图片进行特征提取,而最终要进行分类或预测就需要借助神经网络了,所以一般在卷积处理之后需要对数据进行压...
解锁生成式AI的秘密:神经网络与深度学习原理
每个神经元具有N+1个参数(N为输入数量),这些参数共同编码着学习到的规律。多层神经网络中的众多神经元共同构建了一个记忆库,存储着复杂且抽象的知识。神经网络的学习过程是一种确定性优化,通过逐步调整参数寻找损失最低的点。模型编译时,每个神经元每个参数的调整公式由偏导数的传递性唯一确定。因此,只要...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
科学家绘制首个人脑脂质分布图谱记忆的物理结构,驱动蛋白KIF5B揭示海马体通过双通道储存记忆的机制好奇心的神经机制新研究发现全新的快速识别面部的脑回路触觉想象可增加皮质脊髓兴奋性脉络丛在中风后大脑修复中具有关键作用改变单个基因增强老鼠听力
人类抖M计划:如何造出一个会反叛的机器人?
1、画面进入AI的神经网络,AI对它进行理解;2、AI想出当下应该做的一些动作备选,并且评估这些动作哪个最有可能导致最终得分。3、确定做这个动作后,给游戏摇杆输入指令。4、摇杆指令发出后,游戏画面也有了新的变化,然后AI会重新理解当前画面,也就是回到第1步循环,直到游戏结束。
Claude 3.5一夜封王,10倍编码速度逆天,全网最全实测来了
Claude3.5Sonnet可以画出独角兽SVG图。它甚至可以生成芯片制造工艺流程示意图。「井字棋」游戏失败OpenAI研究科学家,德扑之父使用新模型之后表示,像GPT-4o(现在还有Claude3.5Sonnet)这样的前沿模型,在某些方面可能达到了「聪明的高中生」的水平,但它们在像「井字棋」这样的基本任务上无法完成。