国家能源集团宿迁发电取得一种基于多尺度卷积神经网络的滚动轴承...
金融界2024年10月16日消息,国家知识产权局信息显示,国家能源集团宿迁发电有限公司取得一项名为“一种基于多尺度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法”的专利,授权公告号CN113269221B,申请日期为2021年2月。本文源自金融界
一篇文章系统看懂大模型
Transformer架构:Transformer是目前主流的大模型采用的模型架构,包括GPT4.0以及国内大部分的大模型,都是采用这个架构,Transformer架构之所以被广泛的使用,主要的原因是这个架构类型让大模型具备了理解人类自然语言、上下文记忆、生成文本的能力;常见的模型架构,除了Transformer架构,还有卷积神经网络(CNN)架构,适用于图像处理,以及...
【图解深度学习】卷积神经网络结构组成与解释
卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构,网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积(元素相乘再求和)的操作。1.卷积层常见的卷积操作如下:卷积操作解释图解标准卷积一般采用3x3、5x5、7x7的卷积核进行卷积操作。分组卷积将输入特征图按通道均...
自动驾驶的视觉感知包括哪些内容?
其二,采用神经网络的方法进行车道线的检测跟通行空间检测类似,选取合适的轻量级网络,打好标签;车道线的难点在于车道线的拟合(三次方程、四次方程),所以在后处理上可以结合车辆信息(速度、加速度、转向)和传感器信息做航位推算,尽可能的使车道线拟合结果更佳。静态物体检测静态物体检测包括对交通红绿灯、交通标志牌...
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
这是一种神经网络中常用的技术,它通常应用于每个网络层的输出或者激活值。用于在训练过程中对每一层的输入进行归一化处理,就可以确保每一层的输入都具有相似的分布,每个卷积层的输出会被归一化,然后再传递给下一层,以有助于网络学习和稳定训练。可以用一个简单的卷积神经网络(CNN)来说明层归一化在图像处理中的...
2024年AIGC应用层10大趋势
AIGC经历了三波进步浪潮,包括大模型涌现、应用层快速创新和深度业务场景应用(www.e993.com)2024年10月23日。第一波:大模型涌现:这一阶段以GPT为代表的预训练大模型的出现为标志,它们为生成式人工智能(GenAI)的发展奠定了基础。这些大模型通过自监督学习在大量无标注数据上进行训练,展现出强大的泛化能力,能够处理各种自然语言处理任务。
高分时刻!农大博士放出大招连发3篇Nature!
2.循环神经网络RNN从RNA序列中预测pre-miRNA,dnnMiRPre实操内容复现卷积神经网络CNN识别基序特征DeepG4、基因调控因子DeepSEA,1.安装selene_sdk,复现DeepSEA预测DNA甲基化,非编码基因变异等基因调控因子2.复现循环神经网络RNN工具dnnMiRPre,从RNA-Seq中预测pre-miRNA第四天理论部分深度学习在预测疾病表型及生...
猫咪怎样启发了人工神经网络的诞生?
其中,简单细胞(SimpleCell)感知光照信息,复杂细胞(ComplexCell)感知运动信息。到了1980年前后,日本科学家福岛邦彦受猫咪生物实验的启发,模拟生物视觉系统并提出了一种层级化的多层人工神经网络,即“神经认知”系统,这是现今卷积神经网络的前身。在论文中,福岛邦彦提出了一个包含卷积层、池化层的神经网络结构。
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
卷积神经网络是深度学习的核心技术之一,广泛应用于图像识别和分类任务。CNN通过卷积层、池化层和全连接层的组合,能够有效地提取图像中的特征,实现目标检测、物体识别和语义分割等任务。??目标检测:识别并定位图像中的特定物体,如行人、车辆、交通标志等。常用的目标检测模型包括YOLO(YouOnlyLookOnce)、SSD(Sing...
聊聊大模型如何思考与深度学习科学家Yann LeCun
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?