NeurIPS 2024 | 标签噪声下图神经网络有了首个综合基准库,还开源
然而,在存在标签噪声的情况下,沿着边传播的消息可能有双重效果:??方面,标签噪声通过传播错误信息对图学习产生负??影响;另??????,它也可能通过与邻居中的多数标签对??来缓解这种影响。因此,至关重要的是研究额外的图结构是否会放??标签噪声的影响,以及现有的??法是否能有效解决这??挑战。实验设计:我们...
中国石油化工申请结合改进算法和神经网络预测天然气管道球阀冲蚀...
属于天然气管道球阀冲蚀深度预测技术领域,其步骤为:获取管道球阀冲蚀深度实测数据,建立管道球阀冲蚀深度预测的数据集,对数据集进行划分并归一化处理,确定输入变量和输出变量,采用训练样本对Elman神经网络进行训练,完成Elman神经网络模型的构建,采用改进的双曲正弦余弦算法对Elman神经网络模型进行优化,采用优化...
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
此外,对于循环神经网络这种时序网络而言,输入特征的顺序也影响着网络架构的搭建。相较而言,内嵌物理约束的神经网络架构虽然本质依旧为数据驱动,但是通过引入物理约束对网络架构进行干预和定制,以先验知识的方式指导网络架构中网络层数、连接方式、特征顺序的确定,减少了架构设计的试验次数。航空发动机是基于空气动力学的热力...
广东电网申请一种配电网线损态势预测方法及系统专利,实现对配电网...
通过配电网的线损影响因素历史数据以及配电网历史线损值构建第一训练数据集,并通过基于改进的Im??GNN图神经网络对第一训练数据集进行训练,得到线损态势预测模型,通过线损态势预测模型预测当前的线损态势预测结果,从而实现对线损的准确预测。
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...
卷积神经网络可以自动从图像中提取特征,而不需要手工定义规则。它们具有多个卷积层和池化层,可以处理不同层次的图像特征,使计算机能够更好地理解和分类图像。大规模数据集(如ImageNet)的可用性以及GPU等硬件的改进使得深度学习模型能够在大规模图像识别任务中取得卓越的性能,包括图像分类、物体检测和图像分割。除此之外,...
深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...
使用标准化后的训练集进行训练,设置训练轮数为15,批次大小为150,并显示训练过程中的信息(www.e993.com)2024年10月23日。综上所述,通过合理的数据准备和模型构建,可以有效地利用深度神经网络进行分类任务。预测与策略计算在金融数据分析等领域中,预测和回测是非常关键的环节。以下是相关的实现过程:...
英伟达nGPT重塑Transformer,AI训练速度暴增20倍!文本越长,加速越快
在nGPT中,研究人员同样引入了一个可训练的缩放参数向量,对特定的参数进行更精细的控制,确保每个参数都能以最适合自己的速度进行学习,从而进一步提高学习效率。在不影响全局学习率的情况下,对特定的参数进行调整,提供了更大的灵活性和控制力。变化总结
追问daily | 两分钟内诊断倦意;运动的开始不依赖于多巴胺的快速...
失语症患者的大脑反馈信号减弱影响多感官整合大规模电影数据集揭示语言处理中的神经动态█AI行业动态ChatGPT存在刻板印象问题,偏见率虽低但不容忽视老年人对人工智能生成的健康信息信任不足█AI研发动态AI模型助力精准识别肠道核心微生物组元学习助力克服神经网络经典认知挑战...
探索智能纪元:大模型的起源、现状与未来
大模型的由来可以追溯到20世纪的AI研究初期,当时的研究主要集中在逻辑推理和专家系统上。然而,这些方法受限于硬编码的知识和规则,难以处理自然语言的复杂性和多样性[2]。随着机器学习、深度学习技术的出现和硬件能力的飞速提升,大规模数据集和复杂神经网络模型的训练成为可能,从而催生了大模型的时代。
NeurIPS 2024 | FaceChain团队新作,开源拓扑对齐人脸表征模型
近年来,无监督学习和图神经网络的成功已经表明了数据结构在提升模型泛化能力中的重要性。大规模人脸识别数据集中天然地蕴含着丰富的数据结构信息,然而,在人脸识别任务中,目前还没有研究探索过如何挖掘并利用大规模数据集中所蕴含的结构信息来提升人脸识别模型在真实场景中的泛化性能。因此本文致力于将大规模人脸数据集中...