刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
我们的方法几乎与用在密集连接神经网络上的方法相同,唯一的差别就是不使用简单的矩阵相乘,这一次我们将会使用卷积。前向传播包含两个步骤。第一步是计算中间结果Z,它是由前一层的输入数据与张量W(包含滤波器)的卷积结果,加上偏置项b得到的。第二步是给我们的中间结果应用一个非线性的激活函数(我们的激活函...
Nature | 创新!“ 天才少年 ”打开魔盒,连发三篇Nature,奠定基础...
2.认识到人工神经网络(ANNs)在非线性拟合和预测方面的强大能力,以及卷积神经网络(CNNs)在图像识别和力学领域的应用。3.明确传统机器学习本构模型中数据获取的困难,以及现有模型在泛化和可解释性方面的问题。4.掌握基于平衡的卷积神经网络(ECNN)的基本框架,用于超弹性材料的本构建模。5.理解ECNN中应变...
KAN干翻MLP,开创神经网络新范式!一个数十年前数学定理,竟被MIT...
神经网络的一个常见的目标是,找到一种数学函数、曲线,以便最好地连接某些数据点。它们越接近这个函数,预测的结果就越准确。假设神经网络模拟了物理过程,理想情况下,输出函数将代表描述该物理过程的方程,相当于物理定律。对于MLP来说,会有一个数学定理,告诉你神经网络能多接近最佳可能函数。这个定理表明,MLP无法...
Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!
2.深度学习入门:基础概念,包括神经网络、激活函数、损失函数等。3.图神经网络:图神经网络的基本原理和在材料科学中的应用。4.材料特征工程:如何从材料数据中提取有用的特征。实操内容Pytorch深度学习框架演练:安装和配置Pytorch,基础的神经网络模型构建和训练。第一天下午实操内容1.Pymatgen介绍及结构文件生成...
田大伟:我眼中的A股量化20年
经理T:是的,您的这个规则和量化投资基本原理是一致的。基于规则,期待成功的经验在未来市场能够复现。量化投资会通过编程对大量历史数据做更完备的检验。就以您的规则为例,量化投资会在每月初把所有股票按PB高低分组,月末看低PB组合的收益是否大于高PB组合。如果过去十年每个月都这样做,低PB组合能够持续稳定地战胜高...
解锁生成式AI的秘密:神经网络与深度学习原理
神经网络基本原理本章重点提示:神经网络通过“学习”并存储训练集的一般规律,来解决训练集外的问题(www.e993.com)2024年10月23日。神经网络以其参数的形式存储知识。每个神经元具有N+1个参数(N为输入数量),这些参数共同编码着学习到的规律。多层神经网络中的众多神经元共同构建了一个记忆库,存储着复杂且抽象的知识。神经网络的学习过程...
魏斌|法律大语言模型的司法应用及其规范
这些法律文本的结构不同,但是生成的原理相似。首先,大语言模型理解使用者的指令,通过法律信息抽取技术进行分词(将文本分解成词汇或短语)和句法分析(理解每个词汇在句子中的作用),而后利用命名实体识别技术来识别文本中的实体及其关系。其次,在模型训练阶段,使用神经网络模型来处理和生成自然语言文本。这个训练过程会结合...
深度学习与第一性原理计算
传统第一性原理计算方法依赖于从基本物理原理出发建立物理模型与数学方程,然后通过数值计算求解这些方程。传统算法具有较高的精确性,但通常需要耗费大量计算资源和时间,因此其应用范围和研究深度受到显著限制。相比之下,深度学习方法通过从海量数据中学习,利用神经网络自动发掘隐藏的规律和模式,高效建模特征表示和复杂函数...
引爆整个AI圈的神经网络架构KAN,究竟是啥?
从数学定理方面来看,MLP的背后是万能逼近定理(UniversalApproximationTheorem),即对于任意一个连续函数,都可以用一个足够深的神经网络来逼近它。而KAN背后的数学原理是Kolmogorov-Arnold表示定理,即KART。万能逼近定理和KART这两个表示论有一个很大的区别。
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...