刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
使用我们今天所学内容构造一个卷积层的时间到了。我们的方法几乎与用在密集连接神经网络上的方法相同,唯一的差别就是不使用简单的矩阵相乘,这一次我们将会使用卷积。前向传播包含两个步骤。第一步是计算中间结果Z,它是由前一层的输入数据与张量W(包含滤波器)的卷积结果,加上偏置项b得到的。第二步是给我们...
基于内嵌物理约束神经网络模型的航空发动机数字工程模型
一般地,传统的神经网络架构是通过纵向地堆叠神经网络层形成的,因此需要确定神经网络架构中的层数,各神经网络层的连接方式(诸如短路连接、并行等),以及各神经网络层的神经网络类型。常用的神经网络层有全连接层(FullyConnectedlayers,FC),循环神经网络层(RecurrentNeuralNetworks,RNN),和卷积神经网络层(Convolutional...
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...
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97.18%、94.87%和95.81%,结果表明与CNV相关的染色质空间结构特征在不同染色体上具有高度相似的模式。图卷积神经网络模型在不同细胞系中的迁移预测性能基于前述研究结果,团队采用迁移学习策略评...
上海专家开发超快速的卷积光学神经网络,助力人工智能成像
CNN作为目前为止应用最为广泛的一种人工智能神经网络架构,它由生物的视觉皮层系统发展而来,视觉皮层结构由Hubel和Wiesel于1981年所提出,并获得了诺贝尔奖。卷积操作作为CNN中的核心,通过提取图像的局部特征并逐层构建更为复杂和抽象的特征表示,极大地推动了图像处理和模式识别领域的发展。然而,将这一概念应用于光学...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
CNN由卷积层、池化层、全连接层三部分构成,它们各自的作用如下:卷积层(ConvolutionalLayer):卷积层负责提取图像中的局部特征。池化层(PoolingLayer):池化层负责大幅降低参数量级,在保留重要特征信息的同时,降低计算复杂度。全连接层(FullyConnectedLayer):全连接层类似传统神经网络的作用,根据卷积层和池化层处理过...
神经网络可能不再需要激活函数?Layer Normalization也具有非线性...
这一构造方法为计算神经网络的VC维也提供了新的思路(www.e993.com)2024年10月23日。作者指出,在此基础上,可以推断出有L个层标准化层的LN-Net,VC维至少有L+2。LN非线性加强与实际应用作者在证明了LN非线性的基础上,为进一步加强LN的非线性以便于实际应用,提出了分组层标准化技术(LN-G)。作者在数学上从海森矩阵的角度预测分组能强化LN的...
PNAS速递:揭示图卷积神经高效的原因
图神经网络(GNN)最近在天气预报、预测颗粒材料中的力或理解生物分子等各种问题上取得了令人印象深刻的成果。它们已经成为具有关系信息的数据集事实上的机器学习模型,例如蛋白质图中的交互或社交网络中的友谊。这些成功案例引发了一波针对更多样、更强大图网络架构的研究浪潮,例如图卷积神经网络(GCN)。但截止目前,研究...
TPAMI 2023 | 通过堆叠混合单元搭建紧凑神经网络
因此,本文提出了一种称为BUnit-Net的新型网络,该方法通过堆叠一些设计好的基本单元直接构造紧凑的神经网络,而不再需要额外的判断标准来减少参数。给定一组基本单元,我们将它们系统地组合和堆叠起来以构建完整的神经网络,由于每个单元之间的独立性,网络中权重参数也相应的减少。这样,BUnit-Net可以达到与非结构化剪枝相同...
戴琼海院士团队 | 面向大规模数据的高效超图神经网络
超图是一种灵活的数据结构,能够自然地建模高阶关联。近年来,随着深度学习的发展,基于超图建模的超图神经网络被广泛应用于面向高阶关联的表示学习。然而,现有的超图神经网络均基于直推学习范式,时间、空间复杂度较高,虽然在小规模超图数据集上取得了不错的效果,但难以应用到大规模数据上,限制了其应用范围。
面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述
从具体实现方式上看,前三者的表示学习与预测过程通过同一评分函数??紧密相连,并且通常使用端到端的模型进行链接预测;而图神经网络模型的表示学习与预测过程相对独立,通常以编码-解码(encoder-decoder)结构进行链接预测.目前,基于各种知识表示形式的表示学习方法均开展了研究,但现有综述主要聚焦于二元关系的...