【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
简单理解就是,卷积神经网络的权重矩阵往往稠密且巨大,从而计算开销大,有一种办法是采用低秩近似的技术将该稠密矩阵由若干个小规模矩阵近似重构出来,这种方法归类为低秩近似算法。一般地,行阶梯型矩阵的秩等于其“台阶数”-非零行的行数。低秩近似算法能减小计算开销的原理如下:基于以上想法,Sindhwani等人提出...
中国电建集团山东电力建设第一工程有限公司申请一种电缆早期故障...
方法为:实时获取待测电缆中的电流数据并进行预处理;联合小波变换和双谱理论,提取预处理后电流数据的故障特征,得到二维故障特征图;将该特征图输入至基于改进残差网络的故障检测模型中,输出电缆早期故障检测及分类结果;其中,该故障检测模型以卷积神经网络为主干网络,在主干网络中增加改进的残差模块,改进的残差模块包括三条...
探索深度学习的薄弱环节:量子启发的神经网络脆弱性分析 | NSR
此外,神经网络展现出的內禀不确定性原理在不同类型的网络结构中也有所体现(如下图所示)。无论是简单的卷积网络还是复杂的残差网络,都可观察到精度与鲁棒性之间存在相互制衡的实验现象,并且相比针对像素的攻击,这一制衡关系在对输入特征的攻击中体现的更为明显。三种不同类型神经网络的测试结果,表明即使在更复杂的网...
Nature | 创新!“ 天才少年 ”打开魔盒,连发三篇Nature,奠定基础...
1.框架结构:提出了基于平衡卷积神经网络(ECNN)的本构建模框架,包括用于生成多轴应力-应变曲线数据集的XFEM模型、描述系统的图网络表示、计算最近邻集的公式以及空间消息传递过程。2.数据集生成:使用XFEM模型生成二维断裂力学模拟的数据集,包括不同数量微裂纹(5至19条)的随机位置和取向的模拟,共96...
创世界首例!高分子材料领域连发两篇Nature!研究迎来里程碑式突破!
3.掌握常见深度学习算法的原理与应用:深入理解卷积神经网络、时序神经网络、生成模型及图神经网络的工作原理及其在材料研究中的具体应用。4.培养实战能力:通过动手实践,包括深度学习框架Pytorch和PytorchLightning的使用、卷积神经网络在材料图像识别中的应用、基于Transformer的属性预测模型构建、生成对抗网络和变分自编码器...
Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!
2.1原理2.2使用方法3.K近邻方法(KNN)3.1KNN分类原理3.2KNN分类应用4.神经网络方法的原理4.1神经网络原理4.2神经网络分类4.3神经网络回归实操内容1.线性回归方法的实现与初步应用(包括L1和L2正则项的使用方法)2.逻辑回归的实现与初步应用...
何恺明“被拒”缺席、语言模型大行其道,今年的 CVPR,彻底变了?
最近,Transformer已被用于图像配准,并优于卷积神经网络(CNNs)。Transformer能够捕捉图像特征之间的长程依赖,这对配准非常有利。然而,由于自注意力机制的高计算/内存负担,Transformers通常在采样的特征分辨率下使用,无法在全图分辨率下捕捉细粒度的长程依赖。这限制了可变形配准,因为它需要精确密集的每个图像像素之间的对应...
用人工智能解决心理问题 识别抑郁状态准确率达90%
在抑郁情绪识别方面,团队针对语音信号的时序特性,提出了一种联合并行卷积神经网络和自注意力残差卷积网络,搭配连接主义时间分类损失函数的语音情感识别方法。该方法可有效提升情感识别性能,为基于语音的抑郁症精准检测提供了重要手段。在基于脑电的情绪识别领域,创新团队探究了不同受试者的脑电信号之间的共性特征表示,...
别再用VGG了!一文带你看透 RepVGG怎么重铸VGG荣光
从上图我们可以看出,在RepVGG的训练阶段,其结构借鉴了ResNet,同时引入了残差结构和1x1的卷积分支,在论文中也证明了加入残差结构和1x1的卷积均可以提升网络的性能,如下图所示:至于RepVGG的推理阶段,其结构就是简单的3x3卷积同Relu函数的结合。多路模型转单路模型...
【ISSCC2024】中国内地高校54篇论文赏析
Paper6.9《A0.35V0.367TOPS/WImageSensorwith3-LayerOptical-ElectronicHybridConvolutionalNeuralNetwork》报道了第一个具有3层光电混合卷积神经网络的图像传感器,在采集和计算模式下,在1fps和0.35V电源电压下分别实现了1.579μW和2.351μW的功耗。在32fps时实现了49.02pJ/pix/fps的iFoM,而在1fps时计算...