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...
智能时代的多模态学习:融合数据,提升理解能力
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs)CNNs在图像处理方面表现优异,常用于处理图像模态。在多模态学习中,CNNs可以与其他模态的特征学习方法结合,以实现更好的性能。循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks,RNNs)RNNs适用于处理序列数据,如文本和音频。通过使用RNNs,模型可以捕捉到模态之间的时间依...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
创造性思维是人类独有的特征,其神经学来源一直难以捉摸。由犹他大学健康科学和贝勒医学院研究人员组成的团队,通过精准的脑成像方法,揭示了大脑不同部分如何协同工作以产生创造性思维。研究团队怀疑创造性思维可能依赖于默认模式网络(DMN),这一网络在冥想、白日梦等内向型思维活动中被激活。DMN分布于大脑多个区域,实时追...
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
Step2:特征提取:首先,我们可以使用卷积神经网络(CNN)等方法从图像中提取特征。这些特征可以包括车辆自身部件(如车轮、车窗等)的形状、颜色、纹理等信息。Step3:位置编码:对于每个提取到的特征(比如这里的车轮特征信息),我们可以为其分配一个位置编码,以表示特征在图像中的位置信息。车轮这一明显的特征可以帮助模型理解...
汪虹宇 黄宣植|“无人机+AI”模式对环境执法监测的影响——以秸秆...
卷积神经网络可以自动从图像中提取特征,而不需要手工定义规则。它们具有多个卷积层和池化层,可以处理不同层次的图像特征,使计算机能够更好地理解和分类图像。大规模数据集(如ImageNet)的可用性以及GPU等硬件的改进使得深度学习模型能够在大规模图像识别任务中取得卓越的性能,包括图像分类、物体检测和图像分割。除此之外,...
池化层:优化卷积神经网络的关键组成部分
池化层作为卷积神经网络中的一个重要组成部分,能够通过减少特征图的尺寸来减少计算量,并且能够提取特征图中的重要特征(www.e993.com)2024年10月23日。池化层主要分为最大池化层和平均池化层两种类型,分别通过求取最大值和平均值来得到输出特征图。池化层在图像识别、目标检测和语义分割等任务中有广泛的应用,能够提高网络性能和减少计算量。通过深入...
神经网络、Transformer、占据网络...晦涩难懂吗?看完这篇文章你...
Step1:输入图像:假设我们有一幅道路场景的图像,其中包含一辆行驶中的汽车。Step2:特征提取:首先,我们可以使用卷积神经网络(CNN)等方法从图像中提取特征。这些特征可以包括车辆自身部件(如车轮、车窗等)的形状、颜色、纹理等信息。Step3:位置编码:对于每个提取到的特征(比如这里的车轮特征信息),我们可以为其分配一个...
聊聊大模型如何思考与深度学习
然后这个时候再加上大语言模型里Transformer这样的结构,就可以重新的对这种图像做出一个表示,而且这个表示的性能还不错。这个就是一个完全从自然的启发去重新审视我们现在的工程上的一些做法、然后提出一些不同方法的例子。《硅谷101》:感觉研究AI大模型和人脑神经科学还是有很多相似之处的。会有神经科学家从他们...
入门必读!写给初学者的人工智能简史!
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个电子触发器。当它通过一个特定的可调节的兴奋阀值时,就会像神经元一样激发。这些触发器连接到最后一层,当一个物体与感知器受训见过的对象相互匹配时,它就会发出信号。
“AI”科普丨AI术语不再神秘!一篇文章带你轻松搞懂那些听起来很牛...
20.卷积神经网络(CNN)解释:卷积神经网络是一种深度学习模型,非常适合处理图像这样的网格结构数据。通过卷积层来提取图像的局部特征,广泛应用于图像识别和视频分析。大白话解释:就像你在拼图,通过观察每一小块的形状和颜色,你能理解整个图案。卷积神经网络也是通过观察图片的一小块一小块,来理解整张图片。