达道至简申请基于卷积神经网络的贷款用途文本分类方法和系统专利...
专利摘要显示,本发明公开一种基于卷积神经网络的贷款用途文本分类方法,包括:S1,建立基于文本卷积神经网络的绿色贷款识别文本分类模型,其中基于文本卷积神经网络的绿色贷款识别文本分类模型为端到端的文本分类模型,直接从原始文本中学习到绿色贷款的相关特征,并基于相关特征对绿色贷款用途文本进行识别;S2,根据基于文本卷积神经...
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...
人人都能搞定的大模型原理 - 神经网络
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习”的基础。我们经常所听到的大模型有几百亿几千亿的参数,这里的参数其实就是神经网络的输入权重和输出阈值的总和。我们假定一个神经元有9...
首次!用AI发现5颗超短周期行星—新闻—科学网
经过5年的努力和创新,研究团队成功开发了结合图形处理器(GPU)相位折叠和卷积神经网络的深度学习的新算法GPFC,其中,在GPU上并行化的快速折叠算法可以提高低信噪比的凌星信号,实现高精度快速搜索,而卷积神经网络架构由19层神经网络组成。由于已知的凌星信号真实样本太少,不能有效、精确训练神经网络,研究团队根据凌星信...
TextCNN(卷积神经网络用于文本)
TextCNN是一种用于文本分类的卷积神经网络(CNN)模型,由YoonKim在2014年提出。它通过将卷积神经网络应用于自然语言处理任务,特别是文本分类,有效地捕捉了文本中的局部特征。一、主要特点1.词嵌入(WordEmbedding):将词汇映射到高维空间中的向量,这些向量能够捕捉词汇的语义信息。2.卷积层(ConvolutionalLayer)...
量化专题 · 几种神经网络模型预测效果对比及简析
我们利用期货市场的行情数据,对不同类型的神经网络模型预测效果进行探索,并用一些简单模型预测效果进行对比(www.e993.com)2024年10月23日。主要涉及单步单层线性模型、单步多层线性模型、多步模型、卷积神经网络、循环神经网络等。在实际操作中,我们首先对数据集按照7:2:1的比例划分为测试集、验证集、训练集,然后将数据进行简单归一化、带入模型进行...
【图解深度学习】卷积神经网络结构组成与解释
卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构,网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积(元素相乘再求和)的操作。1.卷积层常见的卷积操作如下:卷积操作解释图解标准卷积一般采用3x3、5x5、7x7的卷积核进行卷积操作。
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
卷积神经网络是深度学习的核心技术之一,广泛应用于图像识别和分类任务。CNN通过卷积层、池化层和全连接层的组合,能够有效地提取图像中的特征,实现目标检测、物体识别和语义分割等任务。??目标检测:识别并定位图像中的特定物体,如行人、车辆、交通标志等。常用的目标检测模型包括YOLO(YouOnlyLookOnce)、SSD(Sing...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
星形胶质细胞在中枢神经系统损伤后具有修复作用前额叶皮层不同区域在决策中作用不同麻醉药通过干扰大脑动态稳定性让你失去意识当我们醒着时,大脑的部分会小睡;反之亦然星形胶质细胞调控学习和记忆的关键角色█认知科学新型神经网络RTNet展示人类感知决策特征...
不只是AlphaFold!一文读懂蛋白质折叠的前世今生:从“不可能”到...
第一部分:提出问题一张折纸在以特定方式被折叠之前,只不过是压制的木浆;一旦被折叠,它就变成了新的东西。几次精确的折叠和翻转后,它就变成了一种可以预测你未来的纸制品——幸运签。同样的一张纸,改变几个折叠步骤,就变成了一只展翅欲飞的鹤,象征着好运的降临。