QB 伯晓晨/李昊/陈河兵团队合作提出从三维染色质结构中高效检测...
首先,通过Node2Vec算法构造图的节点特征后,使用一个权重参数共享的GCN模型在三种细胞系的不同染色体中进行预测,预测准确率达97.18%、94.87%和95.81%,结果表明与CNV相关的染色质空间结构特征在不同染色体上具有高度相似的模式。图卷积神经网络模型在不同细胞系中的迁移预测性能基于前述研究结果,团队采用迁移学习策略评...
刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
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。第二步是给我们的中间结果应用一个非线性的激活函数(我们的激活函...
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
一般地,传统的神经网络架构是通过纵向地堆叠神经网络层形成的,因此需要确定神经网络架构中的层数,各神经网络层的连接方式(诸如短路连接、并行等),以及各神经网络层的神经网络类型。常用的神经网络层有全连接层(FullyConnectedlayers,FC),循环神经网络层(RecurrentNeuralNetworks,RNN),和卷积神经网络层(Convolutional...
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。DUCT的提出在学术上推动了Transformer和卷积神...
NeurIPS 2024|FaceChain团队新作,开源拓扑对齐人脸表征模型
现存的人脸识别工作主要关注于设计更高效的基于Margin的损失函数或者更复杂的网络架构,以此来帮助卷积神经网络更好地捕捉细腻度的人脸特征。近年来,无监督学习和图神经网络的成功已经表明了数据结构在提升模型泛化能力中的重要性。大规模人脸识别数据集中天然地蕴含着丰富的数据结构信息,然而,在人脸识别任务中,目前...
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(www.e993.com)2024年10月23日。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。
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
这是一种神经网络中常用的技术,它通常应用于每个网络层的输出或者激活值。用于在训练过程中对每一层的输入进行归一化处理,就可以确保每一层的输入都具有相似的分布,每个卷积层的输出会被归一化,然后再传递给下一层,以有助于网络学习和稳定训练。可以用一个简单的卷积神经网络(CNN)来说明层归一化在图像处理中的...
人人都能搞定的大模型原理 - 神经网络
而仅仅是使用感知机这种单神经元结构还远远不够,能否在足够多的训练样本之下让机器学会语言和文字的翻译?如何让机器也可以走路,说话,识别人类?于是乎层级神经网络,卷积神经网络,循环神经网络,深度信念网络等模型呼啸而来。05什么是大模型?了解感知器和单神经元的原理是为了后续更好的了解“基于深度神经网络机器学...
可在数据限制下训练高维因果结构,德国DZNE提出一种深度神经架构
受新兴生物医学问题的启发,德国神经退行性疾病中心(GermanCenterforNeurodegenerativeDiseases,DZNE)的研究人员提出了一种深度神经架构,用于从高维数据和先验因果知识的组合中学习变量之间的因果关系。该团队将卷积神经网络和图神经网络结合在因果风险框架内,提供了一种在高维、噪声和数据限制条件下明显有效的方法,这些...
图神经网络研究综述(GNN)
PinSage。PinSage算法结合随机游走和图卷积操作,用于大规模推荐系统。通过节点采样构建计算图,捕捉图结构特征,提高图卷积神经网络模型在大规模数据上的可拓展性。提出基于重要性的节点采样算法,如图3(c)所示,利用随机游走策略评估节点重要性,对每个节点选择最重要的k个节点作为采样节点,并在聚合过程中进行重要性加权。