神经网络与傅立叶变换到底有没有关系?
卷积神经网络中卷积层是主要基础组曾,在网络中,任何卷积层的主要工作是将滤波器(卷积核)应用于输入数据或特征图,对前一层的输出进行卷积。该层的任务是学习过滤器的权重。在一个复杂的卷积神经网络中看到,层数很多,每层的过滤器也很多,这使得计算成本非常高。使用傅里叶变换可以将层计算转换为频域中的元素乘积,...
iMeta | 徐健/姚粟/崔云龙-合作发明基于拉曼组原理的益生菌单细胞...
针对益生菌产品,传统方法的质检流程通常由以下四个部分组成(见图1A):(i)基于平板计数法进行活菌计数,需要至少三天;(ii)基于培养方法进行菌株的分离,然后进行生理生化鉴定,需要四天时间;(iii)从平板中分离纯化的纯培养物进行的荧光活力检测;(iv)通过纯培养物进行基因组测序进行溯源。以上全部过程都依赖于培养。因此...
《Nature》顶刊:高分子材料结合新研究出现最新进展,最高技术含量...
卷积神经网络(CNN)基础卷积层、池化层、卷积核、特征图经典的CNN架构,如LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet循环神经网络(RNN)基础时间步和隐藏状态、梯度消失和梯度爆炸、RNN的变体实操和演示内容基于CNN方法训练扫描电镜图像对锂离子阴极成分及状态的预测基于RNN和CNN辅助识别有序结构第三天下午实...
基于几何图学习的物理系统建模:从动态系统到复杂系统
已有工作采用序列输入的方式,用循环神经网络/大语言模型进行建模;此外还有通过卷积核卷积蛋白三维结构对特征进行汇总。存在两个挑战:1)未考虑不同层次的特征:由于是单氨基酸突变,如果从氨基酸序列层面来看,序列变化十分微小,可能在模型学习过程中无法学习出差异信息;然而从原子层面上看,突变一个氨基酸产生的影响比较大——...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
三、CNN的基本原理CNN由卷积层、池化层、全连接层三部分构成,它们各自的作用如下:卷积层(ConvolutionalLayer):卷积层负责提取图像中的局部特征。池化层(PoolingLayer):池化层负责大幅降低参数量级,在保留重要特征信息的同时,降低计算复杂度。全连接层(FullyConnectedLayer):全连接层类似传统神经网络的作用,根...
聊聊大模型如何思考与深度学习
陈羽北:其实有很多的神经科学家、统计学家以及数学家他们想要理解自然信号中的一些结构,同时也会关注大脑中的神经元它们是如何运作的,然后把这两者结合在一起,尝试去提出一些极简的对于信号的一些表示(www.e993.com)2024年9月9日。举一个例子,在大脑里面你会发现有一个现象,就是神经元虽然很多,但同一时间在工作的这些神经元其实是非常的稀疏。
写给小白的 AI 入门科普
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)和循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN),是1990年代左右诞生的比较知名的神经网络模型。它们的具体工作原理比较复杂。反正大家记住:卷积神经网络(CNN)是一种用于处理具有类似网格结构的数据(例如图像和视频)的神经网络。所以,它通常用于计算机视觉中,可以用来图像...
第三代神经网络模型:面向AI应用的脉冲神经网络
4.网络结构尽管经过长期的进化后的形成神经元连接方式对人工网络具有重要的参考价值。但目前,脉冲神经网络在结构设计上还是更多地依赖于人工神经网络中经典结构的复用,包括卷积结构、循环结构、残差结构等,生物的结构启发更多地聚焦于非全局尺度。由对马赫带现象的解释引发,在多种感知觉系统中得到验证的同层神经元间侧...
从卷积运算原理、卷积神经网络的结构和工作原理介绍卷积神经网络
卷积神经网络的工作原理可以分为前向传播和反向传播两个阶段。前向传播是从输入数据到输出结果的过程,反向传播是根据输出结果计算损失函数的梯度,然后通过梯度下降更新网络参数。3.1前向传播前向传播是卷积神经网络的推理过程,它从输入数据开始,逐层进行卷积运算、池化操作和全连接运算,得到最终的输出结果。具体地,...
聊聊大模型如何思考与深度学习科学家Yann LeCun
第二就是计算神经科学尝试对人脑进行理解,找到一些记忆可能存在的方式。还有一种流派就是从数学和统计的角度出发,看信号的基本的结构是什么样的。当然这三种之间还会产生很多的交叉。《硅谷101》:你属于哪一流派?陈羽北:其实这三派我都或多或少都有受到一点影响。之前在伯克利的时候跟我的导师以及马毅老师他们都属...