中冶赛迪申请一种基于卷积神经网络的高炉异音监测方法专利,实现...
专利摘要显示,本发明涉及一种基于卷积神经网络的高炉异音监测方法,属于设备故障监测技术领域,包括以下步骤:S1:采集高炉放散阀的音频信号并进行预处理;S2:对音频信号进行特征提取,提取适合高炉场景的多维特征序列;S3:构建异音故障识别模型,收集异常音频的多维特征序列进行训练,判断时段样本是否产生异音;S4:针对异音特征序...
诺奖AI之父Hinton:我确实有些孤独,但并不是完全孤立无援
Hinton在人工智能领域的贡献极其卓越,被誉为“神经网络之父”、“人工智能教父”。他的主要贡献包括:反向传播算法的改进与推广、深度学习模型的创新(深度置信网络、卷积神经网络等多个深度学习网络结构)。Hinton还为AI行业培养了包括OpenAI前首席科学家伊尔亚??苏茨克维(IlyaSutskever)在内的诸多人才。Hinton目前是多...
NeurIPS 2024|FaceChain团队新作,开源拓扑对齐人脸表征模型
卷积神经网络在自动提取人脸特征并用于人脸识别任务上已经取得了巨大的成功。训练基于卷积神经网络的人脸识别模型的损失函数主要分为以下两种类型:(1)基于Metric的损失函数,例如Tripletloss,Tupletloss以及Centerloss。(2)基于Margin的损失函数,例如ArcFace,CosFace,CurricularFace与AdaFace。相比...
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
卷积神经网络是一种基于深度学习的神经网络模型,它通过卷积运算来提取输入数据的特征。卷积神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很大的成功。本文将从卷积运算的原理、卷积神经网络的结构和工作原理三个方面来详细介绍卷积神经网络如何提取特征。一、卷积运算的原理卷积运算是一种数学运算,它将两个函...
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
卷积核/Kernels,(convolutionkernel)也叫过滤器、滤波器。特征图/Featuremap,当图像像素值经过过滤器后得到的就是特征图。下面2张图就很直观地展示了kernel和featuremap的实际样子。卷积神经网络处理过程中,随着模型运算的深入,图像的尺寸(h*w)会越来越小,但是提取的特征会越来越多。
专访阶跃星辰姜大昕:Scaling Law是通往AGI的必要非充分条件
这句话字面意思是“我的通用能力变强了”,但反过来讲还有一个意思是,“我朝着某一个维度方向去打磨也可以很强”(www.e993.com)2024年10月23日。通过牺牲一些维度去增强另一个维度,这个维度可以强过GPT-4。就好像一个大学生和一个学习了焊工、钳工的初中生相比,后者可以在某个维度上超过大学生。所以刷榜并不是特别科学,因为题都是公开的...
人工智能如何彻底改变蛋白质科学,AlphaFold是起点,终点会在哪里?
这是Jumper在GoogleDeepMind团队如何在蛋白质科学领域取得成功的故事,以及这对生物学人工智能的未来意味着什么。第一部分从X射线晶体学到CASP提出问题一长串氨基酸分子在自发折叠成其固有形状之前没有任何功能,生物学家称之为其结构。蛋白质的结构决定了它如何与其他分子结合或相互作用,从而决定了它在细胞中...
聊聊大模型如何思考与深度学习
然后这个时候再加上大语言模型里Transformer这样的结构,就可以重新的对这种图像做出一个表示,而且这个表示的性能还不错。这个就是一个完全从自然的启发去重新审视我们现在的工程上的一些做法、然后提出一些不同方法的例子。《硅谷101》:感觉研究AI大模型和人脑神经科学还是有很多相似之处的。会有神经科学家从他们...
入门必读,写给初学者的人工智能简史
这个“感知器”包括三层结构,一端是400个光探测器,模拟视网膜。光探测器多次连接一组512个电子触发器。当它通过一个特定的可调节的兴奋阀值时,就会像神经元一样激发。这些触发器连接到最后一层,当一个物体与感知器受训见过的对象相互匹配时,它就会发出信号。
不只是 AlphaFold,一文读懂蛋白质折叠的前世今生:从“不可能”到...
类似地,一长串氨基酸分子在自发折叠成其特定形状(生物学家将其称之为结构)之前没有任何功能。蛋白质的结构决定了它如何与其他分子结合或相互作用,因此也决定了它在细胞中的作用。图|蛋白质结构水平(来源:MarkBelan)地球上已知的蛋白质有数亿种,未知的也有很多。它们承担着各种各样的功能:血红蛋白和肌红蛋白将...