视野扩大271倍,上海理工大学开发超快卷积光学神经网络
该神经网络利用强散射过程直接提取特征,实现无记忆图像重建,视野扩大271倍,计算速度达到了每秒1.57千万亿次运算。该研究以「Memory-lessscatteringimagingwithultrafastconvolutionalopticalneuralnetworks」为题,于6月14日发表在《ScienceAdvances》杂志上。论文链接:httpsscience/doi/10.1...
打开神经网络的黑盒:分解神经元特征,让复杂模型变得简洁、可解释
神经网络中最自然的计算单元——神经元,并非人类可以轻松理解的具有单一功能的自然单位,而是呈现多义性,即对看似无关的输入混合作出响应。比如,在视觉模型Inceptionv1中,一个单独的神经元会同时对猫的脸和汽车的正面作出响应。这种多义性的一个潜在原因是神经元的叠加现象。这是一种假设现象,即神经网络通过线性地组...
【专题研究】KD-Ensemble:基于知识蒸馏的alpha因子挖掘模型
整个损失函数由三部分构成,第一部分为alpha因子与中性化收益率计算均方误差损失,第二部分为风险因子与原始收益率标签计算R方,第三部分为所有因子之间计算相关系数矩阵的F范数作为正交惩罚项。这里我们重点关注alpha因子的实际用途,因而未对风险因子自相关性做任何约束。我们通过上述方法生成具有更低风险暴露的alpha因子从...
原创| 图注意力神经网络(Graph Attention Networks)综述(1)
至于处理式子中的图注意力相关系数,要通过‘四步走’(LaBonne,2022):线性转换,激活函数,softmax归一化,以及多头的注意力机制来使用神经网络学习和节点1相关的注意力分数。第一步,对于每个点与点之间连线的重要性计算,可以通过对于两点间的向量连接(concatenate)创造隐藏向量配对。为此,应用lineartransformation与一...
蛋白质深度神经网络能量函数的构建
约70%的蛋白质具有Pearson相关系数|ρ|>0.75。B、C和D展示了三个例子,一些decoy的三维结构显示了它们在能量与GDT_TS的图中的位置指标。(B)中NNEF能量和CASPGDT_TS得分之间具有良好相关性。(C)展示了一个具有简单的α-螺旋的蛋白质的例子,在这种情况下,一些具有非native螺旋结构域的模型具有与接近native...
胖不胖:看人工神经网络怎么“称”
进一步线性相关分析发现,三个公式同Inbody3.0仪器测试均呈现出显著的相关关系(www.e993.com)2024年10月24日。相比原公式推导时的验证的相关系数,本次实验数据均达到或超过了原实验的相关系数,可以看出三个经典方程对于估测体脂百分比均有较好的效度。采用1000人的Inbody3.0仪器检测数据,输入指标为年龄、性别、身高、体重和BMI指标,利用BP人工神经网络...
金融时间序列预测方法合集:CNN、LSTM、数学建模科研适用
备注:部分代码参考网络资源5.金融时间序列相似度计算5.1.皮尔逊相关系数(pearsoncorrelationcoefficient)1.1由于不同股票价格范围差距过大,在进行股票时间序列相似度匹配过程中通常考虑对数差处理,其公式如下所示:1.2经过对数差处理后的金融时间序列可表示:1.3皮尔逊相关系数计算公式:1.4结果1.4.1相关性...
基于人工智能的膝关节自动建模研究|人工智能|DICE|膝关节|股骨|...
采用SPSS26.0统计软件应用Shapiro-Wilk检验对上述参考指标数据进行正态性检验,均符合正态分布。在Matlab软件中应用corrcoef函数计算Pearson相关系数(r),评估手动和自动分割建模的相关性[20]。检验水准α=0.05。1.3.2DICE系数验证使用DICE系数对骨表面质量进行整体定量评估,DICE系数计算公式如下:...
【佳文荐读】机器学习在治疗药物监测与个体化用药中的应用
结果显示,人工神经网络模型预测值与实测值之间相关系数r为0.9314,优于多元线性回归(r=0.7145),提示人工神经网络模型优于传统多元线性回归模型,可用于环孢素的血药浓度预测。张靖悦等建立了基于主成分分析-多项式曲线回归的人全血中环孢素谷浓度的预测模型。该研究收集了37例确诊为免疫相关性全血细胞减少症并使用环...
【华泰金工林晓明团队】因子观点融入机器学习——华泰人工智能...
通过反向传播算法,得到z的后验分布p(z|R_W→R_T|)。整个半监督学习的过程可以用贝叶斯公式描述:给定一组新的R_W,我们对p(z|R_W→R_T)进行随机采样,经过cGAN的一系列线性和非线性变换,预测出不同的R_T,据此可以近似拟合R_T的后验分布。我们可以根据R_T的后验分布来估计未来时期T的资产协方差矩阵。