刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
使用我们今天所学内容构造一个卷积层的时间到了。我们的方法几乎与用在密集连接神经网络上的方法相同,唯一的差别就是不使用简单的矩阵相乘,这一次我们将会使用卷积。前向传播包含两个步骤。第一步是计算中间结果Z,它是由前一层的输入数据与张量W(包含滤波器)的卷积结果,加上偏置项b得到的。第二步是给我们...
深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...
内容为连续5个交易日后第6个交易日的价格days.BP神经网络框架:它由输入层、隐藏层和输出层组成,其中隐藏层一共有3层,所以BP神经网络框架是一个5层的神经网络,而节点分别为5、100、50、25和1。激活函数:激活函数使用“Relu”函数。学习率:lr=0.001最大迭代次数:1000次定时训练策略:由于...
OpenAI o1与人工智能的过去与未来
2024年5月,AlphaFold3推出,在原有的卷积神经网络和增强学习技术上,AlphaFold3运用了大模型中广泛运用的注意力机制加扩散算法。在不断的迭代发展中,AlphaFold3已经可以蛋白质以外的几乎所有的生物分子结构。这意味着,这一技术可以更为广泛地应用在生物学、高科技甚至是部分传统的生产制造领域。从分子结构层面对于材料、...
图灵奖得主杨立昆:LLM缺乏对世界的理解力、孩子看到的视觉信息量...
你需要学习数据的底层结构。因此,我们将不得不训练系统通过观看视频或在现实世界中生活来学习常识和物理直觉。所以,我可能会稍微偏离一下顺序,然后告诉你一点关于这个目标驱动的AI架构到底是什么。它与大型语言模型或前馈神经网络等截然不同,因为推理过程不仅仅是通过神经网络的几层运行,而实际上是在运行一个优化算法。
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
并行设计的Transformer架构中的动态一元卷积神经网络(DUCT)块被聚合成一种深层架构,该架构在基于图像的分类、分割、检索和密度估计等基本计算机视觉任务中进行了全面评估。定性和定量结果均表明,团队所提出的具有动态一元卷积的并行Conv-Transformer方法,优于现有的串联设计结构。
AI蛋白质折叠:在生命宇宙中漫游,远眺生物经济的流光
2016年夏天,许锦波教授开发出的算法RaptorX-Contact,证明了深度残差卷积神经网络可以大幅度提高蛋白质结构预测的性能,并在当年的全球蛋白质结构预测比赛(CASP12)中,在蛋白质接触矩阵的预测上得分居首位,引发学界关注(www.e993.com)2024年10月23日。在此之前,CASP的平均得分一直在30分左右徘徊,而许锦波教授的算法一举将纪录提升到了60分,实现了真正...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
卷积层(ConvolutionalLayer):卷积层负责提取图像中的局部特征。池化层(PoolingLayer):池化层负责大幅降低参数量级,在保留重要特征信息的同时,降低计算复杂度。全连接层(FullyConnectedLayer):全连接层类似传统神经网络的作用,根据卷积层和池化层处理过的数据,计算出最终的结果。
【专利解密】清华大学多阵列忆阻器存算一体系统
卷积神经网络包括卷积层、下采样层、池化层和全连接层,每一层都需要做模块化的功能处理。在卷积层中,通过卷积核替代标量的权重,加上偏置量,并在每一层添加非线性激活函数,通过多个卷积层来解决较为复杂的问题。图2展示了基于忆阻器阵列的卷积计算和全连接计算示意图,用一个忆阻器阵列来实现一个卷积层的卷积计算,...
量化专题 · 几种神经网络模型预测效果对比及简析
从结果来看线性模型预测的效果最差。将单步线性模型踢出以方便观测其他模型预测的误差情况,可以看到预测效果最好的是多步线性模型,其次为卷积神经网络。其中属于循环神经网络的LSTM模型预测效果在验证集和预测集差异较大。我们通过改变随机数等方式用相同模型进行预测,发现模型整体的预测稳定性比较一般。其中结构比较简单...
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...