【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...
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,而有的特征图则重点捕捉交易量以及MACD中的信息。与此同时,也有的特征图关注到了全局信息。由此可见,训练后的卷积神经网络能对标准化的价量数据图表进行有效的特征提...
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...
第三「X」,图神经网络有助于推动深度学习网络的可解释性。随着人工智能的发展,人们越来越关注模型结果的意义与合理性,通过深入研究图神经网络可解释性,能够更好地理解模型决策背后的逻辑与依据,提升模型的可靠性与信任度。第四「Y」,图神经网络作为一个年轻且快速发展的领域,仍存在大量未解决的问题与挑战,为研究...
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
在神经网络中,输入可以是由多个图像特征组成的特征向量,经过隐藏层的处理和学习后,输出可以对这些特征进行多对多的映射。但是在这个过程中,向量的数量通常会发生变化。具体来说,在隐藏层中,每个神经元都会学习到一些特定的特征或模式,并对输入数据进行非线性变换。因此,输出可以看作是对输入特征的不同组合和变换,可能...
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...
每个植物、动物和人类细胞内都有数十亿个分子机器,由蛋白质、核酸、糖类等分子组成,其中的任何一个部分都难以单独发挥作用——只有了解它们如何在数百万种组合中相互作用,才能更加深刻地理解生命。今年5月,GoogleDeepMind重磅发布了AlphaFold3模型,该模型能够对包括蛋白质、核酸、小分子、离子和修饰残基在内的...
韩国又一起“N号房”事件震惊全球,AI狂飙背后谁为其套上缰绳?
Deepfake能够实现以假乱真的效果,与其背后的CNN(卷积神经网络)和GAN(生成对抗网络)等技术基础密不可分。葛星宇解释称,CNN是一种专门用于处理图像和视频等数据的深度学习模型,能够提取出人脸中的五官、微表情等细节特征。而GAN则包含生成器和鉴别器两个核心要素,生成器负责生成虚假内容,鉴别器负责判断其真假。两者相互...
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(www.e993.com)2024年9月9日。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...
康信视点 | 浅析算法模型专利申请文件的撰写
1.一种建立废钢等级划分神经网络模型方法,其特征在于,所述图像数据特征的提取是对图像画面像素点矩阵数据进行卷积神经网络卷积计算的集合实现的提取,包括:由集合输出的多条线路卷积层或卷积层加池化层计算构成的对图像中物体颜色、边缘特征和纹理特征的提取,以及对图像中物体边缘、纹理之间关联特征的提取;...
写给小白的 AI 入门科普
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)和循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN),是1990年代左右诞生的比较知名的神经网络模型。它们的具体工作原理比较复杂。反正大家记住:卷积神经网络(CNN)是一种用于处理具有类似网格结构的数据(例如图像和视频)的神经网络。所以,它通常用于计算机视觉中,可以用来图像...
AI传感器的应用(2)
数据收集与整合:首先,需要通过各种智能设备(如可穿戴设备、智能手机等)收集患者的实时健康数据。这些数据可能包括心率、血压、步数、睡眠质量等。数据分析与模式识别:利用先进的机器学习和深度学习技术对收集到的数据进行分析。例如,可以使用卷积神经网络来识别健康数据中的模式,从而预测患者的健康趋势或潜在的健康问题。
入门必读,写给初学者的人工智能简史
1957年,美国康奈尔大学的心理学家和计算机科学家弗兰克??罗森布拉特(FrankRosenblatt),在一台IBM-704计算机上,模拟实现了一种他发明的叫“感知机(Perceptron)”的神经网络模型。弗兰克??罗森布拉特和他的感知机这个“感知器”包括三层结构,一端是400个光探测器,模拟视网膜。光探测器多次连接一组512...