神经网络中所体现的数学思维方式
-神经网络还可以用于图像的生成和修复。例如,生成对抗网络(GAN)由生成器和判别器组成,通过对抗训练的方式,生成逼真的图像。2.自然语言处理-在自然语言处理领域,神经网络可以用于语言模型、机器翻译、文本分类等任务。例如,循环神经网络(RNN)及其变种长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)可以有效地处理序列...
刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
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,我们的卷积核为h。计算结果的行列索引分别记...
创新递归神经网络 推动机器人产业发展——记海南大学信息与通信...
具体而言,他针对包含了等式及不等式的时变线性方程组,通过引入非负向量将其转为时变非线性方程组,然后基于一个具有指数衰减的设计公式来推导得到了相应的递归神经网络,经过理论分析和仿真结果均表明该递归神经网络的有效性,即递归神经网络的状态向量能收敛到时变线性等式及不等式方程组的一个理论解。作为该项研究成果...
关于「光学神经网络」的一切:理论、应用与发展
ONN是ANN线性和非线性运算的光学实现,神经网络的结构和神经元的工作原理属于线性运算zi=bi+∑jWijxj和非线性激活ai=??(zi),因此,神经网络需要大量的线性乘法运算和求和运算。这种乘加运算在算法中最直接的体现就是给出两组数据,在“for”循环中进行乘加运算。如果我们简单地思考这个问题,就会发现完...
《中国金融》|章杨清:以科技践行普惠——对大模型及其金融应用的...
自1943年单个神经元模型首次提出以来,卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等主流模型已迭代进化数十年,为何大模型却姗姗来迟?究其根源,算力才是人工智能发展的瓶颈因素。记得笔者在1992年做图像识别的研究课题时,国内最先进的机器是VAX8700(全国只有两台),要排队申请机时,轮到上机时,把遥感识别神经网络系统和卫...
数学建模竞赛前必须熟练的三十种模型算法!
在数学建模竞赛中有四大模型,分别是预测类模型、优化类模型、评价类模型以及分类模型,但常用的其实是三大模型,所以数乐君接下来会着重介绍这三大模型(www.e993.com)2024年10月23日。预测类模型常用的预测模型:神经网络预测、灰色预测、拟合插值预测(线性回归)、时间序列预测、马尔科夫链预测、微分方程预测、Logistic模型等等。
Python那些事——如何利用神经网络识别图片文字呢?看这里呦!
1.为了符合神经网络对输入数据的要求,原本为60000*28*28shape的三维ndarray,改变成了尺寸为60000*784的2维数组,每行为一个example,每一列为一个feature。2.神经网络用到大量线性与求导运算,将输入的feature的数值类型改变为32位float。3.将feature值归一化,原本0~255的feature归一为0~1。
深度神经网络压缩与加速技术
在瑞芯微RK3288上,原有的模型处理一张图片大概在0.31秒。而我们这个压缩后只有2M左右的模型,处理一张图片的时间在0.17秒左右。2020年开始,我们和华为合作,将深度压缩模型应用在图像超分辨率上。卷积神经网络是一个先处理局部,再处理全局的模型。而在超分辨率网络中,局部信息很重要,需要用跳线连接前面和后面的层。每...
10行代码搞定图Transformer,图神经网络框架DGL迎来1.0版本
如今DGL1.0正式发布!DGL1.0总结了过去三年学术界或工业界对图深度学习和图神经网络(GNN)技术的各类需求。从最先进模型的学术研究到将GNN扩展到工业级应用,DGL1.0为所有用户提供全面且易用的解决方案,以更好的利用图机器学习的优势。DGL1.0为不同场景提供的解决方案。
图神经网络的数学原理总结
我们取每个节点特征x1、x3和x4,用函数F对它们进行变换,函数F可以是一个简单的神经网络(MLP或RNN),也可以是仿射变换F(xj)=Wj??xj+b。简单地说,“消息”是来自源节点的转换后的节点特征。F可以是简单的仿射变换或神经网络。现在我们设F(xj)=Wj??xj为了方便计算??表示简单的矩阵乘法。