AI 科普丨系统盘点! 各类深度学习模型及原理!

TCN(TemporalConvolutionalNetwork)是一种创新的时序预测算法,其构建在卷积神经网络之上,旨在解决传统RNN(循环神经网络)在处理长序列时常遭遇的梯度消失和计算复杂度过高问题。相较于传统的RNN等序列模型,TCN凭借其卷积神经网络特性,能够更高效地捕捉长期依赖关系,同时展现出卓越的并行计算能力。TCN模型由精心设计的卷积...

过采样与欠采样技术原理图解:基于二维数据的常见方法效果对比

NearMiss-2:对每一个多数类样本,找出其最近的三个少数类样本,选择离这三个少数类样本平均距离最远的多数类样本保留,删除其余的多数类样本。NearMiss-3:对每一个多数类样本,计算其与多数类中其他样本的平均距离,选择平均距离最大的样本保留,删除其余的多数类样本。简言之,NearMiss的核心思想是保留多数类中...

BAAI:第一原理的脑和认知科学的人工智能,6大角度

此外,Pennington等人[50,51]采用自由概率理论分析了计算输入-输出雅可比矩阵奇异值的整个分布,将深度、随机初始化和非线性激活函数作为独立变量。然而,上述研究都没有涉及学习规则。Oprisa等人[52]发现,神经元的激活频率不遵循幂律分布,经典深度神经网络中不会自发出现临界状态。他们指出,设计学习规则以在网络中诱导临界...

简述相机镜头变焦与对焦、成像的原理

插值算法变焦:对图像进行插值运算,将图像的尺寸扩大到所需的规格,这种算法就其效果而言,并不理想,尤其是当使用在手机上的时候,手机上的摄像头本身得到的数据就有较大的噪声,再插值的话,得到的图像几乎没法使用。伪数字变焦:当摄像头不处在最大分辨率格式的情况下,比如130万像素的sensor使用640*480的规格...

压力传感器的原理:压力传感器零点漂移与零点漂移补偿

基本原理:通常零点温度补偿软件算法中公式法较复杂,切拟合精度常会受到限制。人工神经网络法具有使用的样本数少,算法简单、具有任意函数逼近能力,应用前景良好。此外软件法还包括查表法、插值法等,还有一些厂家从传感器本身的特点出发,采用特殊技术,如改变掺杂浓度等,或者采用自校准技术来解决零点漂移的问题,但这些方法...

索辰科技收购WIPL-D软件源代码,成为WIPL-D软件亚太区唯一所有权人

软件内置多种参数化复杂平台的模型库,采用智能阴影缩减、GPU集群加速及先进的插值算法等技术,使电大载体上天线布局精确仿真结果能在短时间内快速完成(www.e993.com)2024年11月11日。天线罩设计优化WIPL-D软件可用于天线罩设计与优化以及天线阵列与天线罩一体化仿真分析。软件具备任意数量薄层建模、天线等效源、基于功率因子的未知量缩减等功能,采用...

如何对老旧照片进行超分处理?这种处理方法有什么实际意义?

超分辨率处理的基本原理超分辨率处理是通过算法将低分辨率图像转换为高分辨率图像的过程。其核心在于利用图像的内部结构和外部信息,通过插值、重建和学习等方法,生成更高分辨率的图像。具体步骤包括:超分辨率处理的实际意义1.历史文化遗产的保护:老旧照片往往承载着重要的历史和文化价值。通过超分辨率处理,可以有效保存和...

Nature Methods | 精准基因比对新突破:Genes2Genes框架助力单细胞...

G2G框架的输入和预处理:图中首先展示了G2G框架的输入要求,包括参考轨迹和查询轨迹的单细胞RNA测序数据,经过log1p标准化处理后,得到细胞-基因表达矩阵,以及每个轨迹的伪时间估计值。接着,G2G会对每个基因的表达轨迹进行插值,以确保不同轨迹在相同的时间点上具有可比性。

高频交易,足矣!_新浪财经_新浪网

选择交易所的基本原理是:在limitorder最少的地方下limitorder,在limitorder最多的地方下marketorder。这样的过程确保了订单有最高的快速执行概率。这个过程被称为最小影响算法。MaximizeTradingSize对于在策略中投入大量资本的投资者来说,处理大交易量的能力至关重要。例如,一个大型养老金基金需要能够买卖大量...

AI经济学 | 第二章:中国AI发展面临的挑战与应对之道

??构建推理引擎:在实际应用中,模型的推理阶段同样需要高效的计算支持。与训练时需要大量的零散的小算子所不同,推理情况下多采用大算子。如何进行算子融合、低精度加速、矩阵乘法的张量加速、多卡并行是推理引擎的技术关注重点。我们看到,目前训推一体框架也是国产企业正在尝试的方向,旨在用单一框架去实现对训练、推理的...