全新框架让大规模神经元模型自动调优成真
全新框架让大规模神经元模型自动调优成真在计算神经科学领域,开发模拟大脑活动的大规模神经网络模型是一个主要目标。现有的能准确重现大脑活动某些方面的模型极为复杂,对模型参数的微调通常需要大量的时间、直觉和专业知识。一个主要来自卡内基梅隆大学和匹兹堡大学的跨学科研究小组发表的新研究提出了一种新的解决方案,以...
中国石油化工申请结合改进算法和神经网络预测天然气管道球阀冲蚀...
金融界2024年10月18日消息,国家知识产权局信息显示,中国石油化工股份有限公司申请一项名为“一种结合改进双曲正弦余弦算法和Elman神经网络模型的天然气管道球阀冲蚀深度预测方法”的专利,公开号CN118779598A,申请日期为2024年6月。专利摘要显示,本发明公开了一种结合改进双曲正弦余弦算法和Elman神经网络模型的天然气...
南通沃太申请用于家用电器的识别模型的生成及其装置专利,得到一个...
专利摘要显示,本发明提供一种用于家用电器的识别模型的生成及其装置,该生成方法包括以下步骤:获取训练数据集D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)},创建Adaboost模型,在所述Adaboost模型中,弱分类器为BP神经网络模型,所述Adaboost模型能够创建T个BP神经网络模型,对BP神经网络模型h1,h2,...,hT均执行一次训练。该...
华泰金工 | SAM:提升AI量化模型的泛化性能
应用SAM优化器及其改进版本训练模型构建指数增强组合,相较于GRU基线模型提升显著,沪深300、中证500、中证1000指数增强组合超额收益提升在1-2pct;对比各SAM优化器训练模型表现,回测全区间内GSAM模型预测因子指标及指增组合业绩指标表现较好,ASAM模型2024年以来表现突出。02SAM优化器与模型泛化性能正则化方法正则化...
给机器人装上“虫脑”?非Transformer液态神经网络终于来了
后来,DanielaRus等人又提出一种近似方法,可以用闭式解来高效地模拟神经元和突触之间的相互作用(Closed-formcontinuous-timeneuralnetworks),不仅大大提高了模型的计算速度,也显示出更好的可扩展性,在时间序列建模方面表现出色,优于许多先进的循环神经网络模型。
科学家提出优化Transformer方法,大模型有望兼具低能耗和高性能
当下,AI技术正在加速发展,随着大型神经网络模型的应用越来越广泛,它们在训练和推理过程中的能源消耗问题日益突出(www.e993.com)2024年10月24日。与此同时,能耗问题也正在成为新数据中心最大的瓶颈,这一点在数据中心实际选址方面可以得到印证。大型数据中心往往需要充足、稳定的电力供应和较低的运营成本,因而基本会选址在人口稀少和能够提供电力保障...
...未来建筑能耗模型——融合物理先验的模块化深度神经网络
开发了一种融合物理先验的模块化深度神经网络;该模型的优势在于其物理结构、约束条件和模块化设计;该模型可用于能耗预测,温湿度模拟,建筑节能改造和优化控制;该模型展示了卓越的准确性、可扩展性、便捷性和物理一致性。研究介绍该模型的主要创新点可以归纳为以下三点:...
基于神经网络界面粘弹性本构模型的热固性复合材料零件变形预测
该研究提出了一种基于神经网络模型的解决方案。他们使用差示扫描量热法(DSC)数据训练神经网络模型,并将其与经典粘弹性本构模型相结合,以更准确地预测热固性树脂状态的演变。这种改进的模型能够更准确地评估内部残余应力,尤其是在处理厚组件时。1.基于神经网络的固化动力学模型...
“诺奖背后是AI的革命”!宁诺教授解读最新诺贝尔物理学奖
从神经网络小模型到AI大应用1991年,邱国平教授发布攻读博士期间的第一篇学术论文ImprovedblocktruncationcodingusingHopfieldneural(《使用霍普菲尔德神经网络改进的块截断编码》),首次将霍普菲尔德人工神经网络模型应用于图像处理中的压缩编码问题,该技术可以减少图像数据量而不显著影响图像质量,是当今信息时代最...
基于改进YOLOv5s模型的风电叶片内腔缺陷检测 | 科技导报
本文针对风电叶片轻微裂纹难于检测的问题,提出一种基于改进YOLOv5s模型的检测方法:通过在主干网络部分使用空洞空间金字塔池化(ASPP)代替空间金字塔池化(SPP)以适应不同大小和比例的目标,将注意力机制模块(squeezeandexcitation,SE)插入主干网络中以增加网络对微小缺陷的敏感度,使用结构化交并比损失(SIoU-Loss)代替完全...