NeurIPS 2024 | FaceChain团队新作,开源拓扑对齐人脸表征模型
卷积神经网络在自动提取人脸特征并用于人脸识别任务上已经取得了巨大的成功。训练基于卷积神经网络的人脸识别模型的损失函数主要分为以下两种类型:(1)基于Metric的损失函数,例如Tripletloss,Tupletloss以及Centerloss。(2)基于Margin的损失函数,例如ArcFace,CosFace,CurricularFace与AdaFace。相比于...
【广发金工】2024精选深度报告系列之四:基于卷积神经网络的ETF...
我们团队于近期发布过《基于卷积神经网络的股价走势AI识别与分类》等深度学习研究报告,为了克服时序模型对序列数据建模的不足,探究了使用卷积神经网络对图表化的价量数据与未来股价进行建模,样本外跟踪至今仍旧有相对稳定的市场表现。ETF产品相比于普通基金,可以于交易时间内确认交易,具备相对更好的交易便利性,相比于股票...
中国AI长卷(三):算法生根_澎湃号·湃客_澎湃新闻-The Paper
而卷积神经网络CNN由于参数共享和稀疏连接,非常适合处理图像数据,在大规模图像数据上训练得到的深度卷积神经网络模型,可以不断从底层特征中提取更高层的特征(机器看得懂),最终更好地进行下游任务的处理(机器看得到)。CNN为核心技术,在图像识别、目标检测、图像分割、图像生成等算法方面,带来了极大的进步。2014年,香港...
入门必读!写给初学者的人工智能简史!
1988年,贝尔实验室的YannLeCun(他是法国人,网上翻译的中文名有很多:杨立昆、杨乐春、燕乐存、扬·勒丘恩)等人,提出了卷积神经网络。大家应该比较熟悉,这是一种专门用于处理图像数据的神经网络模型。YannLeCun1990年,美国认知科学家、心理语言学家杰弗里·艾尔曼(JeffreyElman)提出了首个递归神经网络——艾尔...
量化专题 · 几种神经网络模型预测效果对比及简析
我们利用期货市场的行情数据,对不同类型的神经网络模型预测效果进行探索,并用一些简单模型预测效果进行对比。主要涉及单步单层线性模型、单步多层线性模型、多步模型、卷积神经网络、循环神经网络等。在实际操作中,我们首先对数据集按照7:2:1的比例划分为测试集、验证集、训练集,然后将数据进行简单归一化、带入模型进行...
登天文学顶刊MNRAS!中科院上海天文台利用AI发现107例中性碳吸收线...
该研究的卷积神经网络模型旨在识别每个输入光谱中的两条CI吸收线(www.e993.com)2024年10月23日。模型由多个关键组件组成,包括单个卷积层(Singleconvolutionallayer)、归一化层(Batchnormalization)、打平层(Flattenlayer)和3个密集层(Denselayer)。深度神经网络训练图示...
CNN卷积+Transformer打造DETR视觉模型
CNN卷积+Transformer打造DETR视觉模型卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,主要通过在输入数据上应用卷积操作和池化操作来提取特征,然后通过全连接层进行分类或回归任务。CNN在图像识别、目标检测和语义分割等任务中取得了巨大成功。
TextCNN(卷积神经网络用于文本)
TextCNN是一种用于文本分类的卷积神经网络(CNN)模型,由YoonKim在2014年提出。它通过将卷积神经网络应用于自然语言处理任务,特别是文本分类,有效地捕捉了文本中的局部特征。一、主要特点1.词嵌入(WordEmbedding):将词汇映射到高维空间中的向量,这些向量能够捕捉词汇的语义信息。2.卷积层(ConvolutionalLayer)...
【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
1.二值化网络可以视为量化方法的一种极端情况:所有的权重参数取值只能为±1±1,也就是使用1bit来存储Weight和Feature。在普通神经网络中,一个参数是由单精度浮点数来表示的,参数的二值化能将存储开销降低为原来的1/32。2.二值化神经网络以其高的模型压缩率和在前传中计算速度上的优势,近几年...
聊聊大模型如何思考与深度学习
当你面对这样一个输入信号的时候,首先我们习以为常的卷积神经网络这些东西就都失效了,因为连卷积在这里都没有定义。所以当看到生物系统里的这个情况,就会重新去想我们所谓的这些卷积到底从何而来。《硅谷101》:所以你会重新去想方法是不是对的?是不是一定要以这种方式来实现?