QB 伯晓晨/李昊/陈河兵团队合作提出从三维染色质结构中高效检测...
图卷积神经网络在CNV预测任务中的有效性团队进一步探究了不同染色体空间结构特征与CNV之间的关系,将Hi-C数据使用图的方式进行建模,并基于图卷积神经网络模型从捕获的染色质空间结构特征推断CNV。首先,通过Node2Vec算法构造图的节点特征后,使用一个权重参数共享的GCN模型在三种细胞系的不同染色体中进行预测,预测准确率达...
刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
图2.数字图像的数据结构卷积核卷积并不仅仅用在卷积神经经网络中,它也是很多其他计算机视觉算法的关键元素。这个过程是这样的:我们有一个小的数字矩阵(称作卷积核或滤波器),我们将它传递到我们的图像上,然后基于滤波器的数值进行变换。后续的特征图的值要通过下面的公式计算,其中输入图像被记作f,我们的卷积核...
ICML 2024丨多轨图卷积网络:解决过平滑与过碾压的新思路
一、多轨道图卷积网络MTGCN架构该工作的基本思路是:依据消息的类别语义将消息分配在不同轨道中传递与聚合,避免质性混合的发生,保障消息所含语义的纯洁性,从而解决过平滑和过碾压问题。基于该思路,该文提出了多轨道消息传递方案,MTMP,如图2所示。核心步骤主要包括以下3个步骤:图2MTGCN核心步骤步骤一:消息加载。
【广发金工】2024精选深度报告系列之四:基于卷积神经网络的ETF...
在完成卷积神经网络的训练后,标准化价量数据图表对模型进行输入,分别对模型中的4个卷积神经网络结构的输出在特征维度随机抽取9张特征图进行可视化。从特征可视化结果来看,卷积层1和卷积层2作为低维度特征提取器,其关注到了整幅标准化价量数据图表中的信息,均同时涵盖了k线图、移动平均线、交易量以及MACD信息。而卷...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
并行设计的Transformer架构中的动态一元卷积神经网络(DUCT)块被聚合成一种深层架构,该架构在基于图像的分类、分割、检索和密度估计等基本计算机视觉任务中进行了全面评估。定性和定量结果均表明,团队所提出的具有动态一元卷积的并行Conv-Transformer方法,优于现有的串联设计结构。
视野扩大271倍,上海理工大学开发超快卷积光学神经网络
图示:光学卷积神经网络原理(www.e993.com)2024年10月23日。(来源:论文)该研究的另一大亮点是其多任务处理能力,只需简单调整网络结构,同一个卷积ONN就能同时执行多种不同的图像处理任务,如分类、重建等,这在光学人工智能领域尚属首次。为了在复杂的无记忆散射成像场景中重建物体,将训练过程中的损失函数从交叉熵误差函数更改为负皮尔逊相关系数...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
上文介绍了神经网络的基础概念,今天我们在神经网络的基础上,看看卷积神经网络(CNN)是如何完成图像识别任务的。一、图像识别的痛点问题在CNN出现之前,图像识别有两个大难题:图像需要处理的数据量太大:图片是由像素构成的,每个像素又由颜色(R、G、B三个数值)构成,用720p的手机摄像头随便拍张照片,就是1280*720...
北大团队打造数据流架构,实现2.8倍以上吞吐提升,解决视觉...
具体来说,王源曾先后研究了卷积神经网络和视觉Transformer模型,其中关于卷积神经网络的相关论文发表于IEEETransactionsonCircuitsandSystemsI:RegularPapers。而在本次研究初期,针对张量流式处理架构能否适用于Transformer模型及其通用性等问题,李萌、王源和学生郭晴宇曾开展过一场争论。
...来处理卷积运算的设备和方法专利,该专利技术能实现在神经网络...
专利摘要显示,提供用于在神经网络中处理卷积运算的方法和装置。该装置可以包括:存储器,以及处理器,其被配置为:从存储器中读取存储在存储器中的输入数据的划分的块之一;通过利用内核对划分的块之一执行卷积运算来生成输出块;通过使用输出块来生成特征图;以及将特征图写入到存储器。
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。