上海交大周冰心博士:锚定稀缺生物数据挑战,图神经网络重塑蛋白质...
类似于人类社交网络的复杂关系,各种层级的生物社交网络(比如微生物网络、基因网络等)都存在很多值得探索的内容。我们曾以基因共现网络进行社交网络简化研究。如下图所示,a,b两图分别是来自深海和高山的相同基因的不同网络,其原始形态复杂且杂乱无章,通过构建类似人类社交网络的图神经网络,我们对两个网络进行简化,...
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
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...
2024外滩大会创新者舞台|他们正尝试用“图”拼出人类大脑
朱晓伟表示,计算机科学家和神经科学家已经在数字脑的研究上取得了一定的成果。例如,FlyWire发布的研究包括了14万神经元和三千多万的突触关系。此外,卷积神经网络和多层感知机等人工神经网络结构也受到了脑科学的启发。然而,现有的人工神经网络仍然存在一定的局限性,如缺乏区域内和区域间的反馈连接。因此,未来的研究...
【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...
池化层:优化卷积神经网络的关键组成部分
池化层是卷积神经网络中的一个重要组成部分,其作用是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。在卷积神经网络中,池化层通常紧跟在卷积层之后,其输出作为下一层的输入。池化层通过对输入特征图的局部区域进行聚合操作,得到一个更小尺寸的输出特征图。通常情况下,池化层采用的是非线性下采样...
对话理想智驾团队:什么是自动驾驶的「终极答案」?
以此做个比喻,智能驾驶技术此前基于「感知—规划(决策)—控制」的研发逻辑,类似于AlphaGo,AlphaGo的卷积神经网络(CNNs)能够处理棋盘的二维结构,提取空间特征;而价值网络和策略网络能够提供规划和决策,此外还有强化学习和蒙特卡洛树搜索技术能优化决策(www.e993.com)2024年9月9日。
浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用
深层的神经网络容易梯度爆炸或消失从而训练失败,2015年残差神经网络通过在不同的层和神经元间添加信息传递捷径,有效地解决了该问题,使得更深的神经网络能被训练,现在的深度神经网络几乎都包含残差结构。基于深度神经网络的机器学习方法被称为深度学习,人工智能的第三次“春天”是以深度学习为代表的技术革命。
【光电智造】基于多视角影像的大规模场景三维重建技术综述
这种开创性的方法设计了一个专门用于立体匹配的3D网络结构。它首先使用共享权重的2D卷积层分别从左右图像中提取高维特征。在这个阶段,通过降采样将原始分辨率减半,有助于降低内存消耗。然后,左侧特征图和相应的右侧特征图通道沿着视差维度逐像素组合,形成4D代价体。之后,它利用由多尺度3D卷积和反卷积组成的编码-解码模块...
特斯拉Model 3用了哪些芯片?
IGBT单管的布局也有较大变化,IGBT单管背靠背固定在散热器中,组成类似三明治的结构,充分利用内部空间。同时,SDU内部IGBT的管脚也无需折弯,降低失效概率。相比LDU,SDU的出现体现出特斯拉对IGBT更高的关注度与要求,其机械、电学、成本、空间等指标均有明显提升。SiC:Model3开创应用先河,与IGBT...
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...