Nature推荐:光学新工艺,提高光学研究新效率!打破传统工艺!
2.1线性神经网络实例2.1.1线性回归2.1.2softmax回归2.2多层感知机实例2.2.1多层感知机2.2.2模型选择、欠拟合和过拟合2.2.3权重衰减2.2.4暂退法(Dropout)2.3卷积神经网络实例2.3.1从全连接层到卷积2.3.2多输入多输出通道2.3.3汇聚层2.3.4卷积神经网络(LeNet)2.4循环神...
登顶Nature!打破国际难题!95后博士再获重大突破,力学超材料领域...
第三节卷积神经网络实例3.1从全连接层到卷积3.2通道和汇聚层3.3卷积神经网络(LeNet)3.4批量归一化3.5残差连接第四节循环神经网络实例4.1序列模型4.2语言模型和数据集4.3循环神经网络第五节生成对抗网络实例5.1概率生成模型5.2变分自编码器5.3生成对抗网络第三天:第五章超材...
上海专家开发超快速的卷积光学神经网络,助力人工智能成像
澎湃新闻(thepaper)记者6月17日获悉,由上海理工大学智能科技学院张启明教授,智能科技学院、张江实验室光计算所顾敏院士领衔的研究团队,开发了一种超快速的卷积光学神经网络(ONN),这一技术在无需依赖光学记忆效应的情况下,实现了对散射介质后的物体进行高效、清晰的成像。这不仅是对传统光学成像技术的一次颠覆,...
2024年浙江电力优秀青工科技论文表彰通报
由浙江省电力学会、国网浙江省电力有限公司团委和浙江省能源集团有限公司团委联合开展的2024年浙江电力优秀青工科技论文征集、评选活动,得到了广大青年科技工作者的大力支持。根据浙江电力优秀青工科技论文有关评选办法,经形式审查、网络初评、专家评审,共评选出2024年浙江电力优秀青工科技论文124篇,其中一等奖14篇,二等奖33...
适用FPGA的小型神经网络(二)
VGG的重要意义在于,其研究结果表明增加深度能够提高卷积神经网络的性能。在VGG之后,人们沿着更深层的网络这个方向,取得了一系列新的进展。vgg16-on-Zynq这是ZynqFPGA上实现VGG16网络的开源项目,项目侧重“实验”,适合学习,所有的介绍都是中文的,大家看README就可以了。
PNAS速递:揭示图卷积神经高效的原因
图神经网络(GNN)最近在天气预报、预测颗粒材料中的力或理解生物分子等各种问题上取得了令人印象深刻的成果(www.e993.com)2024年10月23日。它们已经成为具有关系信息的数据集事实上的机器学习模型,例如蛋白质图中的交互或社交网络中的友谊。这些成功案例引发了一波针对更多样、更强大图网络架构的研究浪潮,例如图卷积神经网络(GCN)。但截止目前,研究...
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...
归一化技术演变:深入解析六个关键的PyTorch归一化层
实例归一化主要在卷积神经网络中应用,具体步骤如下:计算通道统计量:对于每个数据实例中的每个通道,计算该通道内所有元素的均值和方差。归一化处理:使用上述统计量对每个通道的所有像素进行归一化,使输出的均值为0,方差为1。重参数化:与其他归一化技术类似,实例归一化也使用可学习的缩放和偏移参数来调整归一化后的...
诊断压缩机故障的方法有哪些?VMD-SDP融合图像法有何优点?
VMD就是一种有效的信号多尺度分解方法,可以将信号分解成多个IMF,且每个IMF均能体现各自尺度下的特征,基于上述分析,本文为提高往复压缩机的故障诊断精度,结合变分模态分解(VMD)、SDP变换和卷积神经网络(CNN),提出基于VMD-SDP融合图像和CNN的往复压缩机故障诊断新方法,并通过诊断实例对方法的有效性进行验证。
在12个视频理解任务中,Mamba先打败了Transformer
首先,基于帧的特征编码方法通过循环网络(如GRU和LSTM)进行时间依赖性建模,但这种分割的时空建模方式难以捕获联合时空信息。其次,三维卷积核的使用在卷积神经网络中实现了对空间和时间相关性的同步考虑。随着语言和图像领域的Transformer模型取得巨大成功,视频Transformer模型也在视频理解领域取得了显著进展,...