深度学习降噪技术有助于提高短周期密集地震台阵地壳结构成像...
为此,该研究利用全球地震监测台网长达20年的高质量远震数据对“当下先进的”时间域“端到端”卷积神经网络结构WaveDecompNet重新进行了训练,发展了名为NodalWaden的新模型。研究将NodalWaden应用于布设在苏门达腊北部亚齐地区的155个短周期地震仪长达1.5年的远震观测记录,发现约50%远震数据的信噪比有显著提高(从~1...
穿越时空的卷积神经网络:探索前向传播的奥秘
卷积神经网络是一种由多个层次组成的神经网络模型。其基本结构包括输入层、卷积层、池化层和全连接层。输入层接收原始数据,卷积层通过卷积操作提取特征,池化层降低特征图的维度,全连接层通过神经元连接实现分类或回归。二、卷积操作的原理卷积操作是卷积神经网络中最重要的操作之一。它通过滑动一个滤波器(也称为卷积...
池化层:优化卷积神经网络的关键组成部分
池化层作为卷积神经网络中的一个重要组成部分,能够通过减少特征图的尺寸来减少计算量,并且能够提取特征图中的重要特征。池化层主要分为最大池化层和平均池化层两种类型,分别通过求取最大值和平均值来得到输出特征图。池化层在图像识别、目标检测和语义分割等任务中有广泛的应用,能够提高网络性能和减少计算量。通过深入...
神经网络、Transformer、占据网络...晦涩难懂吗?看完这篇文章你...
如果没有非线性激活函数,多个隐藏层堆叠起来的网络与单层网络的表达能力相似,无法捕捉数据中的复杂关系(如输入图像中的边缘、纹理、形状等特征),非线性映射可以在神经网络中将这些特征组合起来,映射到不同类别的概率分布上,从而实现对图像内容的识别和分类。输出层激活函数:输出层的激活函数的选择取决于问题的性质。在...
追问daily | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
奥地利科学院分子生物技术研究所(IMBA)的JürgenKnoblich团队与维也纳医科大学的GregorKasprian协作,研究了大脑中类似高速公路的神经连接。利用一种罕见神经发育障碍的知识,该团队开发了模拟大脑重要连接的类器官模型。该研究利用携带ARID1B基因突变的两名患者的血细胞制成干细胞,并从中发展出三维脑类器官,以模拟大脑中...
黄仁勋对话Transformer七子:太多算力浪费,我们必须解决自适应计算...
IlliaPolosukhin:当时虽有递归神经网络(RNN)和一些初步的注意力机制(Arnens)引起了关注,但逐个单词的阅读效率不高(www.e993.com)2024年7月13日。递归神经网络(RNN)并不能满足真正读取搜索结果的需求。JakobUszkoreit:我们生成训练数据的速度远远超过了我们训练最先进架构的能力。实际上我们使用的是更简单的架构,比如以n-gram作为输入特征的前馈...
高性能计算环境下的深度学习异构集群建设与优化实践
★深度学习;模式识别;图像处理;人工智能建模;人工智能;深度学习算法;强化学习;神经网络;卷积神经网络;人工神经网络;VIBE算法;控制系统仿真;机器学习;高性能计算;数据挖掘;超算;ACL;算力;计算机视觉;PSU;Transformer;PLM;SLM;NLM;LLM;Galactica;OPT;OPT-IML;BLOOM;BLOOMZ;GLM;Reddit;H100;H800;A100;A800;MI200;MI250...
LeCun新作:神经网络在实践中的灵活性到底有多大?
为了全面剖析影响神经网络灵活性的因素,研究人员考虑了各种数据集、架构和优化器。数据集实验采用了包括MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100和ImageNet等视觉数据集,以及Forest-CoverType、AdultIncome和Credit等表格数据集。另外,实验还使用了更大规模的合成数据集,通过Min-SNR加权策略进行的高效扩散训练,生成分辨率为128...
LeCun新作:神经网络在实践中的灵活性到底有多大?
为了全面剖析影响神经网络灵活性的因素,研究人员考虑了各种数据集、架构和优化器。数据集实验采用了包括MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100和ImageNet等视觉数据集,以及Forest-CoverType、AdultIncome和Credit等表格数据集。另外,实验还使用了更大规模的合成数据集,通过Min-SNR加权策略进行的高效扩散训练,生成分辨率为128...
LeCun新作:神经网络在实践中的灵活性到底有多大?
为了全面剖析影响神经网络灵活性的因素,研究人员考虑了各种数据集、架构和优化器。数据集实验采用了包括MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100和ImageNet等视觉数据集,以及Forest-CoverType、AdultIncome和Credit等表格数据集。另外,实验还使用了更大规模的合成数据集,通过Min-SNR加权策略进行的高效扩散训练,生成分辨率为128...