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...
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...
PyTorch 模型调试与故障排除指南
通过系统地检查和纠正张量形状,开发者可以避免许多运行时错误,提高神经网络模型的稳定性。这种主动的调试方法是PyTorch开发过程中不可或缺的一部分。高级故障排除技术在深入PyTorch模型调试时,某些问题可能需要更为复杂的解决方法。本节将介绍一些高级故障排除技术,这些技术可以帮助开发者克服神经网络项目中的复杂挑...
智驾进程发力?小鹏、蔚来端到端模型上车
端到端大模型的基础是深度学习和人工智能,它通过统一的神经网络架构来实现从环境感知到车辆控制的自动化操作。该模型通过摄像头、激光雷达、雷达等传感器收集的原始数据,使用卷积神经网络(CNN)进行图像识别与处理,再通过循环神经网络(RNN)对时间序列进行处理,最终生成控制指令,从而完成感知、决策、控制的闭环操作。传统...
国家电网有限公司西南分部申请基于深度学习的送受并存交直流电网...
构建暂态电压评估的多层图卷积神经网络模型;构建考虑暂态电压约束的送受并存交直流电网优化运行模型,作为深度强化学习的环境;构建深度强化学习智能体的状态空间和动作空间;构建深度强化学习中环境输出的奖励函数通过智能体与环境之间的交互训练,确定深度学习网络的模型参数并保存模型;输入送受并存交直流电网特征数据与机组数据...
量化专题 · 几种神经网络模型预测效果对比及简析
我们利用期货市场的行情数据,对不同类型的神经网络模型预测效果进行探索,并用一些简单模型预测效果进行对比(www.e993.com)2024年10月23日。主要涉及单步单层线性模型、单步多层线性模型、多步模型、卷积神经网络、循环神经网络等。在实际操作中,我们首先对数据集按照7:2:1的比例划分为测试集、验证集、训练集,然后将数据进行简单归一化、带入模型进行...
【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...
TextCNN(卷积神经网络用于文本)
TextCNN是一种用于文本分类的卷积神经网络(CNN)模型,由YoonKim在2014年提出。它通过将卷积神经网络应用于自然语言处理任务,特别是文本分类,有效地捕捉了文本中的局部特征。一、主要特点1.词嵌入(WordEmbedding):将词汇映射到高维空间中的向量,这些向量能够捕捉词汇的语义信息。2.卷积层(ConvolutionalLayer)...
CNN卷积+Transformer打造DETR视觉模型
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,主要通过在输入数据上应用卷积操作和池化操作来提取特征,然后通过全连接层进行分类或回归任务。CNN在图像识别、目标检测和语义分割等任务中取得了巨大成功。Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型,最初用于自然语言处理任务。Transformer模型...
假借智能驾驶非法测绘,谁是出卖我国地理信息的“叛徒东”?
事实上从2023年开始,以BEV+Transformer等感知层面的神经网络大模型为基础、借助纯感知和融合感知路线、通过“重感知+轻地图”彻底摆脱成本高鲜度低的高精地图成为实现城市NOA的主流路线。相较于CNN(卷积神经网络)和RNN(循环神经网络)等小模型,Transformer等大模型长序列处理能力更强、并行计算效率更高,可以通...