天翼视联申请运维指标数据分类专利,提高运维指标数据变化类型识别...
其中,该运维指标数据分类方法包括:获取待检测的原始运维指标数据;对原始运维指标数据进行归一化,得到目标归一化数据;根据预设的数据持续天数和向量最大行数,将目标归一化数据转化为目标二维向量数据;之后将目标二维向量数据变形为以通道、宽度以及高度为维度的三维的目标向量化数据;将目标向量化数据输入至训练后的卷积神经...
【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
前端压缩,是指在不改变原网络结构的压缩技术,主要包括知识蒸馏、轻量级网络(紧凑的模型结构设计)以及滤波器(filter)层面的剪枝(结构化剪枝)等;后端压缩,是指包括低秩近似、未加限制的剪枝(非结构化剪枝/稀疏)、参数量化以及二值网络等,目标在于尽可能减少模型大小,会对原始网络结构造成极大程度的改造。总结:前端...
汪虹宇 黄宣植|“无人机+AI”模式对环境执法监测的影响——以秸秆...
其中ResNet-18,ResNet-50,ResNet-101,ResNet-152和Convnext都是卷积神经网络相关的深度学习模型,ViT,Swin-Transformer-V2-T,Swin-Transformer-V2-S,Swin-Transformer-V2-B为基于Transformer结构的深度学习模型,而Conformer同时拥有卷积神经网络结构和Transformer结构,从实验结果可以看出,随着Resnet网络层数从18增加到152...
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
实际上,上面的卷积处理过程,都是在对图片进行特征提取,而最终要进行分类或预测就需要借助神经网络了,所以一般在卷积处理之后需要对数据进行压平(flatten)操作,使其变为1维的数据,便于送入神经网络的输入层。神经网络模型里面(见下图),全连接层/Dense层是深度学习中常用的一种神经网络层,也称为密集连接层或多层感...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
研究人员通过训练神经网络分析大量脑波数据,揭示了以前未被描述过的高频模式。这些数据来自小鼠的十个大脑区域,记录了24小时的高分辨率神经活动。研究发现,大脑状态可以在快速、非周期性活动中识别,并且这种嵌入在1000赫兹以上的频率范围内仍然存在。这种嵌入对亚状态、尖波涟漪和皮层开/关状态具有鲁棒性。
神经网络、Transformer、占据网络...晦涩难懂吗?看完这篇文章你...
隐藏层激活函数:隐藏层的激活函数主要作用是引入非线性,使得神经网络能够学习复杂的模式和特征(www.e993.com)2024年10月23日。如果没有非线性激活函数,多个隐藏层堆叠起来的网络与单层网络的表达能力相似,无法捕捉数据中的复杂关系(如输入图像中的边缘、纹理、形状等特征),非线性映射可以在神经网络中将这些特征组合起来,映射到不同类别的概率分布上,从...
诊断压缩机故障的方法有哪些?VMD-SDP融合图像法有何优点?
CNN网络结构包含输入层、隐含层和输出层,其中隐含层又可细化为卷积层和池化层。(1)输入层,即CNN网络的第一层,是网络数据的来源,它表述输入图像的二维像素矩阵。(2)卷积层,是CNN网络的重要组成部分,用于对输入图像进行特征提取,通过卷积层后,网络的节点矩阵会明显加深,卷积层的输出可表示为:...
前沿综述:面向复杂系统建模的多模态图学习
图学习常用的技术包括图卷积网络、图注意力网络、图神经网络等,这些方法通过在图上进行信息传播和聚合,从而实现对节点和边的特征提取和学习。近年来,随着语音、文本、图像等多种模态的数据大量积累,多模态机器学习和深度学习技术正在快速发展,并在图结构数据中取得了成功。哈佛大学生物信息学的学者在NatureMachine...
池化层:优化卷积神经网络的关键组成部分
池化层主要分为最大池化层和平均池化层两种类型,分别通过求取最大值和平均值来得到输出特征图。池化层在图像识别、目标检测和语义分割等任务中有广泛的应用,能够提高网络性能和减少计算量。通过深入理解和应用池化层,我们可以更好地设计和优化卷积神经网络,提高图像处理任务的准确性和效率。
写给小白的AI入门科普
卷积神经网络(CNN)是一种用于处理具有类似网格结构的数据(例如图像和视频)的神经网络。所以,它通常用于计算机视觉中,可以用来图像识别和图像分类。而循环神经网络(RNN)是一种用于处理序列数据的神经网络,例如语言模型和时间序列预测。所以,它通常用于自然语言处理和语音识别。