格蓝若取得基于卷积神经网络的配电网单相接地故障定位专利,提高...
格蓝若取得基于卷积神经网络的配电网单相接地故障定位专利,提高故障定位的准确性和鲁棒性,信号,电气,拓扑,格蓝若,配电网单,故障定位,卷积神经网络
放弃Scaling Law!中科院、清北提出内生复杂性类脑网络:让AI像人脑...
结果表明,HH和s-LIF2HH网络具有相似的噪声鲁棒性,而鲁棒性源自HH神经元的动态复杂性和s-LIF2HH的复杂拓扑,而不仅仅是神经元数量。这表明,模型内部复杂性与外部复杂性之间具有等效性,并且它们在深度学习任务中比具有简单动力学增加规模的模型有更加明显的优势。图|深度学习任务中的表征能力和鲁棒性。H...
新致软件申请基于安全策略的图节点分类方法专利,可提高图神经网络...
其中,所述图神经网络模型基于最优安全策略学习所得,所述最优安全策略的生成过程如下:S1、将图神经网络中各节点间的信息传递过程建模为马尔可夫决策过程模型,该过程基于安全性评价指标来构建奖励函数,所述安全性评价指标基于预测准确度和抗性准确度构建;S2、求解所述马尔可夫决策过程模型,得到最优安全训练策略。与现有技术...
可解释性终极追问,什么才是第一性解释?20篇CCF-A+ICLR论文给你答案
对神经网络性能(鲁棒性、泛化性)的解释是神经网络可解释性领域的另一个重大问题。然而,目前人们普遍认为神经网络性能是对神经网络整体的描述,而神经网络无法像人类一样将自己的分类判断拆解成具象化的、少量的决策逻辑。在这方面,我们给出了不一样的观点——将性能指标与具象化的交互之间建立起数学关系。我们证明...
低成本算法,大幅提升视觉分类鲁棒性,悉尼大学华人团队发布全新...
在这项工作中,作者提出了一种名为EdgeNet的新方法,它通过利用从图像中提取到的边缘信息,可以提升深度神经网络(特别是ViTs)的鲁棒性。这是一个轻量级且可以无缝集成到现有网络中的模块,它能够有效的提高对抗性鲁棒性。实验证明,EdgeNet具有高效性——它仅带来了极小的额外计算开销。
追问Daily | 心盲并不影响阅读乐趣;神经网络可训练性的边界是分形...
这种非指向性的信息搜索,即好奇心,在进化上具有重要意义,因为对环境的了解增加了生存的可能性(www.e993.com)2024年9月19日。研究团队发现,内侧隔核到腹侧被盖区的特定神经通路,通过释放谷氨酸,影响了小鼠的探索性运动行为。当通过光遗传学技术激活这一通路时,小鼠表现出更多的探索行为,如频繁嗅探、触须摆动和直立。这表明,这一神经通路在调节...
图神经网络加持,突破传统推荐系统局限
新智元导读SelfGNN框架结合了图神经网络和个性化自增强学习,能够捕捉用户行为的多时间尺度模式,降低噪声影响,提升推荐系统鲁棒性。顺序推荐通过模拟用户的时间和顺序交互模式有效地解决了信息过载问题,为了克服监督信号的局限性,一些方法在推荐系统中采用了自监督学习技术。
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
平移不变性:CNN具有平移不变性,即对输入数据的平移操作不会改变网络的输出。这使得CNN在处理图像等数据时具有一定的鲁棒性。多层次的特征学习:CNN通过堆叠多个卷积层和池化层,可以逐层地学习更加抽象和高级的特征表示,从而提高模型的表达能力。并行计算:CNN中的卷积操作可以并行计算,适合在GPU等硬件上进行高效的计算,...
一文带你了解端到端自动驾驶技术与挑战
简单表示是指通过各种骨干网络提取。经典的卷积神经网络(CNNs)在平移等变性和高效性方面仍然占优势。经过深度预训练的CNNs显著提升了感知和下游性能。相比之下,基于Transformer的特征提取器在感知任务中展示了很好的可扩展性,但尚未广泛用于端到端驾驶。驾驶特定表示指研究人员引入了鸟瞰图(BEV)概念,将不同传感器模态...
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
??多传感器融合:尽管是纯视觉方案,但在某些情况下,可以结合其他传感器(如IMU、GPS)进行数据融合,提高系统的鲁棒性。??实时处理与优化:优化算法和硬件,使系统能够在实时性和计算资源之间找到平衡。纯视觉方案的优势纯视觉方案相比传统的多传感器融合方案,具有以下优势:...