±1%!动力电池检测不再难!
经过无数次的对比和完善,该项目团队在业内首创了“卷积神经网络+双向长短期记忆网络”的深度学习模型。高月形象地介绍这种新模型的特点:“卷积神经网络的卷积层和池化层能从电池基础数据中自动找出重要的隐藏特征,实现对电池的深度检测;神经网络能同时观测电池过去和未来的数据,提供更准确的电池健康和性能分析。”简单...
湖南工业大学研究者提出应用脉冲卷积神经网络诊断轴承故障的新方法
研究人员指出,该模型将软阈值应用于卷积层之后,直接对特征层进行处理,从而在平滑去噪的同时保留有用的信号特征。这种方法有效地抑制了噪声对后续网络的影响,提高了模型的鲁棒性和抗噪性,同时避免了信息损失。此外,该端到端训练的模型融合了时域编码与频域特征提取技术,为了充分提取信号的时空特征,研究者将时空动态特性...
【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
总结:前端压缩几乎不改变原有网络结构(仅仅只是在原模型基础上减少了网络的层数或者滤波器个数),后端压缩对网络结构有不可逆的大幅度改变,造成原有深度学习库、甚至硬件设备不兼容改变之后的网络。其维护成本很高。一、低秩近似简单理解就是,卷积神经网络的权重矩阵往往稠密且巨大,从而计算开销大,有一种办法是采用低...
“看穿毛玻璃”上理工团队开发超快速卷积光学神经网络
卷积操作作为卷积神经网络的核心,通过提取图像的局部特征并逐层构建更为复杂和抽象的特征表示,极大地推动了图像处理和模式识别领域的发展。然而,将这一概念应用于光学领域,面临着将电子信号转换为光学信号的挑战。上理工研究团队巧妙地设计了一种全光学的解决方案,通过在光域中直接进行卷积网络操作,省去了繁琐的信...
【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。
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。
对全连接层的通俗理解
假设神经网络前面很多层学到了1000个特征,那么最后一层全连接就可以把这1000个特征进行全部融合,融合之后就可以知道这张图片是一只狗。借用“图灵的猫”对这个算法的解释:全连接层在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话,全连接层...
猫咪怎样启发了人工神经网络的诞生?
其中,简单细胞(SimpleCell)感知光照信息,复杂细胞(ComplexCell)感知运动信息。到了1980年前后,日本科学家福岛邦彦受猫咪生物实验的启发,模拟生物视觉系统并提出了一种层级化的多层人工神经网络,即“神经认知”系统,这是现今卷积神经网络的前身。在论文中,福岛邦彦提出了一个包含卷积层、池化层的神经网络结构。
从卷积运算原理、卷积神经网络的结构和工作原理介绍卷积神经网络
前向传播是卷积神经网络的推理过程,它从输入数据开始,逐层进行卷积运算、池化操作和全连接运算,得到最终的输出结果。具体地,前向传播的过程如下:(1)将输入数据喂入网络,经过卷积层、池化层和全连接层,得到最终的输出结果。(2)对输出结果进行分类或回归,得到最终的预测结果。
首个像人类一样思考的网络,Nature子刊:AI模拟人类感知决策
在每个时间步长,给定层从两个来源接收输入:来自前一个卷积层的前馈输入和来自自身的循环输入。如果当前的计算结果超过预定义的阈值,网络就会生成响应。MSDNetMSDNet的架构类似于标准前馈神经网络,但其每一层后都有提前退出分类器。在每个输出层,使用softmax函数计算每个选择的结果,如果任何一个方案的结果超过预定...