太强了!深度学习的Top10模型!|算法|向量|卷积|神经网络|spider...
2、卷积神经网络(CNN)模型原理:卷积神经网络(CNN)是一种专门为处理图像数据而设计的神经网络,由Lechun大佬设计的Lenet是CNN的开山之作。CNN通过使用卷积层来捕获局部特征,并通过池化层来降低数据的维度。卷积层对输入数据进行局部卷积操作,并使用参数共享机制来减少模型的参数数量。池化层则对卷积层的输出进行下采样,...
AI研习丨基于马尔可夫聚类的多跳图神经网络
首先,我们给出一种典型的多跳图神经网络,即简化图卷积神经网络。简化图卷积神经网络通过去除图卷积神经网络中的非线性,并使用邻接矩阵的幂获得K跳邻域节点嵌入特征表示来降低计算复杂度,从而实现节点嵌入特征表示学习的卓越性能。SGC的前向传播形式为尽管简化图卷积神经网络是一个线性模型,然而该模型与K层的图...
PNAS速递:揭示图卷积神经高效的原因
最新发表于PNAS的研究,研究者通过实验观察到的“传导性”双重下降现象,使用统计物理学和随机矩阵理论的分析工具,精确地描述了在上下文随机块模型上,简单图卷积网络的泛化。研究结果揭示了在同质性与异质性数据上学习的细微差别,并预测了图网络中存在双重下降的现象。通过分析图噪声、特征噪声和训练标签数量之间的相互作...
深度学习的奇迹:卷积核参数的神奇学习之旅
卷积神经网络是一种模仿人脑视觉处理机制的深度学习网络,其核心思想是通过多层卷积层和池化层,提取输入数据的特征,并通过全连接层进行分类或回归等任务。而卷积核作为卷积层的基本组件,负责提取图像中的局部特征。二、传统方法下的卷积核参数设置在传统方法中,卷积核的参数通常由人工设计,通过专业知识和经验来确定。...
大算力时代, 如何打破内存墙|内存|芯片|ai芯片_新浪新闻
图2CVflow卷积神经网络计算示例??并行的流式架构CVflow工具根据芯片的片上内存大小,智能地将大型神经网络切割成多个连续的、紧凑的计算单元,这些单元被组织成有向无环图(DAG)的形式。这种独特的架构带来了多重优势:??高效内存利用:每个DAG的中间计算步骤都在片上内存内完成,从而避免了频繁访问外部DRAM的...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
25.卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetworks(CNN)-CNN是一种深度学习算法,特别适合处理具有网格状拓扑结构的数据,如图像(www.e993.com)2024年8月6日。26.循环神经网络RecurrentNeuralNetworks(RNN)-RNN是一种网络结构,适合处理序列数据,如时间序列或自然语言。27.长短期记忆网络LongShort-TermMemory(LSTM)...
前沿综述:面向复杂系统建模的多模态图学习
二、图神经网络用于多模态图学习深度学习已经为多模态学习开创了诸多融合方法。例如,循环神经网络(RNN)与卷积神经网络(CNN)的结构成功地相结合,用于视频描述问题中声音和图像信息的融合。最近,生成模型在语言相关及基于物理的多模态数据上也被证明非常精确。这些模型基于编码器-解码器框架,在编码器中,组合后的架构同时...
十大计算机视觉模型|算法|卷积|大模型|神经网络_网易订阅
1.AlexNet:AlexNet是深度学习领域的里程碑之一,由AlexKrizhevsky等人提出。它是一个深度卷积神经网络,通过多层卷积和池化层提取图像特征,并通过全连接层进行分类。AlexNet在2012年的ImageNet图像识别挑战赛上取得了重大突破。2.VGGNet:VGGNet是由KarenSimonyan和AndrewZisserman提出的深度卷积神经网络。它的特点是...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
近日,特斯联首席科学家、特斯联国际总裁邵岭博士及其合作团队发表最新研究成果,探索将卷积神经网络(ConvNets)的优势与Transformer架构相结合的并行设计方法。该研究成果可广泛应用于多模态学习、图像分类、图像分割、图像检索等场景,并能够有效提升模型在计算机视觉任务中的性能、提供更佳的灵活度,改善医疗诊断、自动驾驶等现实...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
近日,特斯联首席科学家、特斯联国际总裁邵岭博士及其合作团队发表最新研究成果,探索将卷积神经网络(ConvNets)的优势与Transformer架构相结合的并行设计方法。该研究成果可广泛应用于多模态学习、图像分类、图像分割、图像检索等场景,并能够有效提升模型在计算机视觉任务中的性能、提供更佳的灵活度,改善医疗诊断、自动驾驶等现实...