当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

神经网络最新视觉报道_神经网络与深度学习(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

神经网络

DCN与Ghost：卷积新优化 6️⃣ DCN v1 & v2 论文V1：Deformable Convolutional Networks 方法介绍：传统的卷积神经网络（CNN）在处理几何变换时存在局限性。为了解决这个问题，研究者引入了两个新的模块：可变形卷积和可变形RoI汇聚。这两个模块通过在空间采样位置上增加额外的偏移量，并从目标任务中学习这些偏移量，从而增强了CNN对几何变换的建模能力。这些新模块可以轻松替换现有的普通模块，并通过标准反向传播进行端到端训练。大量实验表明，这种方法在目标检测和语义分割等复杂视觉任务中非常有效。论文V2：Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results 方法介绍：可变形卷积网络的卓越性能源于其适应对象几何变化的能力。虽然其神经特征的空间支持比常规卷积网络更贴近对象结构，但这种支持可能仍然扩展到兴趣区域之外，导致特征被不相关的图像内容影响。为了解决这个问题，研究者提出了可变形卷积网络的重构方案，通过增加建模能力和更强的训练来提高其关注相关图像区域的能力。通过在网络中更全面地集成可变形卷积和引入调制机制扩大变形建模范围，增强了建模能力。为了有效利用这种丰富的建模能力，研究者通过提出的特征模仿方案指导网络训练，帮助网络学习反映对象关注点和RCNN特征分类能力的特征。 7️⃣ Ghost 论文：GhostNet: More Features from Cheap Operations 方法介绍：在嵌入式设备上部署卷积神经网络（CNN）是困难的，因为内存和计算资源有限。特征图中的冗余是那些成功的CNN的一个重要特点，但在神经网络架构设计中很少被研究。本文提出了一种新的Ghost模块来通过廉价的操作生成更多特征图。基于一组内在特征图，作者应用一系列廉价的线性变换来生成许多ghost特征图，这些特征图可以充分揭示内在特征隐含的信息。所提出的Ghost模块可以作为即插即用的组件来升级现有的卷积神经网络。

深度学习：从基础到前沿的全面解析 𐟓š 这本书深入浅出地介绍了神经网络、机器学习和深度学习的基本概念、模型和方法，涵盖了该领域的最新进展。对于那些希望深入了解这个充满前景的领域的读者来说，这本书无疑是一本宝贵的指南！ 𐟧 深度学习的核心思想是解决函数逼近问题，通过非线性神经网络函数进行函数或曲面的拟合。与传统的线性组合相比，神经网络因其非线性和复杂性而具有更强的表达能力。这使得深度学习方法能够在给定的神经网络函数族中找到更好地拟合特定数据集的神经网络。选择适当的神经网络类型和找到良好拟合误差的特定神经网络方法是数学中最优化分支研究的问题。 𐟒ᠧ›，深度学习中主要采用相对简单的梯度下降法作为优化算法。虽然数学领域存在更复杂的算法，但由于高维数问题，它们尚未得到广泛应用。本书深入介绍了这两个方面，预示着未来将有更多新的神经网络和优化算法涌现。

贝叶斯神经网络：你的下一个创新点在哪里？嘿，深度学习的小伙伴们！你们是不是感觉最近压力山大？导师或前辈是不是经常批评你的项目缺乏创新性？别担心，今天我要给大家介绍一个相对不为人知的领域：贝叶斯神经网络（BNN）。传统神经网络虽然强大，但有时候会遇到过拟合和泛化能力不足的问题，而且我们往往难以评估预测结果的可信度。贝叶斯神经网络通过引入概率分布来表达网络参数的不确定性，这使得它在处理数据时能够更有效地应对噪声和异常值，从而增强模型的鲁棒性。更令人兴奋的是，BNN的代码实现非常简洁，并且可以与LSTM、Transformer等流行网络结构相结合，在多种任务中显著提高模型性能。这对于那些致力于发表论文的学者来说，无疑是一个极佳的研究方向。近期，BNN的研究成果已经在顶级期刊TPAMI和顶级会议Neurips上发表。为了帮助那些希望快速找到创新点的学者，本文汇总了12篇最新的贝叶斯神经网络论文，并提供了开源代码，希望能够助力大家的论文写作进程。所以，下次当你的导师或前辈指出你的项目缺乏创新性时，不妨试试贝叶斯神经网络吧！说不定会有意想不到的惊喜哦！𐟚€

深度学习神经网络教程：从零开始到实战嘿，大家好！今天我们来聊聊深度学习中的几种关键神经网络，它们可是现代AI的核心哦！准备好了吗？Let's go！卷积神经网络（CNN）𐟧 首先，咱们得说说卷积神经网络（CNN）。CNN是一种包含卷积计算的前馈神经网络，特别适合处理图像数据。想象一下，你在给CNN喂一张图片，它会一层层地扫描，找出图片中的各种特征，比如边缘、颜色、形状等等。CNN在图像分类、目标检测等方面简直是无往不利！生成式对抗网络（GAN）𐟎芦Ž夸‹来，我们聊聊生成式对抗网络（GAN）。这个模型可是近年来无监督学习的一大亮点。GAN由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器的任务是生成尽可能逼真的数据，而判别器的任务则是分辨这些数据是来自真实数据集还是生成器。通过这种博弈，GAN能够生成非常逼真的图像、音频甚至文本。循环神经网络（RNN）𐟔„ 然后，我们来看看循环神经网络（RNN）。RNN特别适合处理序列数据，比如自然语言处理（NLP）、语音识别和视频处理。它的“循环”结构使得网络能够记住之前的信息，这对于处理时间序列数据非常有用。比如，RNN可以记住一个句子中的每个单词，从而理解整个句子的含义。长短期记忆网络（LSTM）⏳ 再来说说长短期记忆网络（LSTM）。LSTM是RNN的一种变体，特别适合处理时间序列数据中的长距离依赖问题。它通过引入“门”结构来控制信息的流动，从而更好地记住长时间的信息。LSTM在语音识别、文本生成等领域表现出色。 Transformer𐟌 最后，我们聊聊Transformer。这是一个利用注意力机制来提高模型训练速度的模型。它的核心思想是通过计算输入和输出之间的注意力权重，来决定哪些信息是最重要的。Transformer在自然语言处理领域取得了巨大的成功，特别是在机器翻译和文本生成方面。好了，今天的深度学习神经网络教程就到这里啦！希望你能从中受益，早日成为AI领域的佼佼者！𐟚€

杰夫里ⷨ𞛩ῧ滨Œ背后的神经网络真相最近，谷歌公司的副总裁、科学顾问杰夫里ⷨ𞛩`𜈇eoffrey Hinton）突然离职，引发了广泛关注。据媒体报道，他离职的原因是因为担心神经网络的过度开发可能会带来不良后果。那么，神经网络到底是什么？它为什么会引起如此大的恐惧呢？本期节目将从多个角度进行深入分析。 𐟌 神经网络与大脑：探索人工智能的“神经”基础 𐟏력𘃦œ—大学助理讲师/计算机认知神经科学博士后研究员/数学与心理学双学位学士 𐟎“ 普林斯顿大学实验心理学博士通过这些专家的讲解，我们将深入了解神经网络、人工智能以及现代图像测试、合成人工大脑等多个方面。希望这些信息能帮助我们更好地理解这个领域的前沿动态。

XGBoost与决策树/神经网络对比解析 𐟌𒠥›𞤸€展示了XGBoost算法（极端梯度提升树）与袋装决策树的区别。XGBoost的抽样机制不再是简单的有放回抽样，而是更偏向于上一次训练中预测错误的样例。这类似于高中时的错题本，将错题集中记录并反复练习，有助于弥补短板。 𐟓Š 图二介绍了XGBoost的五大特点：开源实现的boosted trees 快速高效的执行速度默认的划分标准和停止划分的标准内置正则化，防止过拟合在机器学习竞赛中表现出色 𐟓ˆ 图三展示了XGBoost在分类与回归任务中的使用方法，可以看出它与TensorFlow中的工具使用基本相同。 𐟌 图四比较了决策树与神经网络：决策树更适合处理结构化数据，如图片、音频和文本数据不太适合。单颗决策树训练速度快，但随机森林模型训练成本较高。简单的决策树可以通过可视化工具打印，便于观察。神经网络可以处理任何类型的数据，无论是结构化还是非结构化。神经网络训练通常比决策树慢。神经网络可以结合迁移学习使用，这在Days33中已提到。构建由多个模型组成的系统时，将多个神经网络组合在一起更容易。

几何图神经网络的三大主流框架解析 1. 引言 𐟌 在AI4Science领域，深度学习已被广泛应用于药物发现、蛋白质结构预测、动力学模拟等多个科学研究方向。由于高质量数据的稀缺性，尤其是以三维结构形式呈现的数据，几何深度学习显得尤为重要。本文将深入探讨当前几何深度学习领域基于图神经网络（GNN）的三种主流框架及其代表性工作。群不变GNN 𐟌 第一种框架是维持群不变性（G-invariant）的GNN。代表性工作之一是发表在NeurIPS 2021的GemNet（GemNet: Universal Directional Graph Neural Networks for Molecules）。GemNet讨论了不变性网络可能存在的“毕加索问题”，即如果一张人脸图片只有眼睛部分经过旋转，那么一个“旋转不变”的CNN可能无法识别出这种错误。GemNet希望在保持相对旋转信息的同时，对全局旋转保持不变。使用笛卡尔向量的群等变GNN 𐟓 在一些特定应用场景中，我们希望模型能够根据输入的旋转变化产生相应的等变输出。例如，在蛋白质复合物预测问题中，两个蛋白质无论处于何种初始位置，都不会影响它们形成复合物的反应。这种类型的网络即为群等变图神经网络（G-equivariant GNN），其中一种有代表性的模型是使用笛卡尔向量的等变网络EGNN（E(n) Equivariant Graph Neural Networks，ICML 2021）。使用球形张量的群等变GNN 𐟌 群等变图神经网络的主流是使用球形张量框架，一些工作称该框架为e3nn。MACE发布于NIPS2022（MACE: Higher Order Equivariant Message Passing Neural Networks for Fast and Accurate Force Fields）。它在e3nn框架中提供了一种计算高k体阶特征的高效方法，即通过原子团簇展开。总结 𐟓 本文探讨了AI4Science领域中几何图神经网络的三种主流框架及其代表性工作，即群不变GNN、使用笛卡尔向量的群等变GNN，以及使用球形张量的群等变GNN。这些工作具有良好的性能，在效率上具有优势，有充足的理论支持，是很有潜力的研究方向。

300853,申昊科技, 想一下：申昊科技机器狗在大街上巡逻：并且很快！进入开始在公安系统服役看到100元神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型，相当于人的神经网络的记忆是一门新神经网络还具有自学习和自适应的能力。能替代现有很多科学技术

FLAN：神经网络的灵活语言架构 𐟌 FLAN（Flexible Language Architecture for Neural Networks）是一种专为神经网络设计的灵活语言架构。它的核心在于利用神经网络的结构和训练方法来处理和理解自然语言。FLAN模型由多个层和节点组成，每个节点都执行特定的计算操作，并且拥有可学习的参数。输入与处理 𐟓š 在FLAN模型中，输入数据首先通过一个或多个输入层进入神经网络。这些输入层可以接收各种数据表示形式，如字词嵌入（word embeddings）、字符嵌入（character embeddings）或句子嵌入（sentence embeddings）。接下来，数据会经过一系列隐藏层，每个隐藏层由多个神经元组成，每个神经元都连接到上一层的所有神经元。在每个隐藏层中，神经元会对输入进行线性变换，并通过激活函数（如ReLU、sigmoid等）进行非线性映射。这个过程帮助模型学习输入数据的复杂模式和特征。最后，FLAN模型通过输出层将处理后的数据映射到最终的输出结果。输出层的设计可以根据具体任务的要求进行定制，例如分类任务可能使用softmax函数产生类别概率分布，回归任务可能直接输出一个连续值。训练与优化 𐟔犆LAN模型的关键在于利用反向传播算法进行训练。通过与标注数据进行比较，模型可以计算输出结果与真实结果之间的差异，并根据这个差异来调整模型的参数。这个过程被称为梯度下降，它使模型逐渐优化，以更准确地预测和生成输出结果。应用广泛 𐟌 FLAN模型是一种基于神经网络的灵活语言架构，通过多层和节点的组合，利用反向传播算法学习输入数据的模式和特征，并生成准确的输出结果。这使得FLAN模型在自然语言处理任务中具有广泛的应用。无论是分类、回归还是其他各种任务，FLAN都能通过其灵活的架构和强大的学习能力来提供有效的解决方案。

AI大模型压缩：让模型更轻便高效 𐟚€ 模型压缩技术量化、剪枝和蒸馏是神经网络模型压缩的通用技术，而不仅仅是针对大语言模型的。模型压缩的意义通过模型压缩，模型文件大小会变小，所需的硬盘空间也会减少。同时，加载到内存或显存时使用的缓存空间也会变小，运行速度也可能会有所提升。模型压缩可以减少使用模型时的计算资源消耗，这有助于扩展模型的应用场景，特别是在对模型大小和计算效率有较高要求的设备上，如手机和嵌入式设备。压缩的是什么？模型压缩主要针对的是模型的参数。模型的参数是什么呢？简单来说，现在的机器学习系统大多使用神经网络模型，这些模型的结构类似于人脑中的神经网络。举个例子，你可能听说过现在的机器学习系统使用的都是神经网络。简单来说，神经网络模型就是模拟人脑中的神经网络。这里画了一个简单的示意图，大家可以参考一下。

专栏内容推荐

1309 x 930 · jpeg
什么是神经网络（Neural Network） - AI百科知识 | AI工具集
素材来自:ai-bot.cn
827 x 500 · jpeg
AI 神经网络
素材来自:w3schools.cn

1280 x 960 · png
Network | 神经网络|三维|其他三维|锟曲_原创作品-站酷ZCOOL
素材来自:zcool.com.cn
1670 x 912 · png
TikZ 绘制神经网络的几个示意图 - LaTeX 工作室
素材来自:latexstudio.net

860 x 573 · jpeg
神经网络的3D概念图图片素材-正版创意图片600204581-摄图网
素材来自:699pic.com
1508 x 820 · png
TikZ 绘制神经网络的几个示意图 - LaTeX 工作室
素材来自:latexstudio.net

976 x 500 · png
bp神经网络模型的优缺点,bp神经网络缺点及克服_bp神经网络评价-程序员宅基地 - 程序员宅基地
素材来自:cxymm.net

300 x 203 · png
神经网络 - 环球百科
素材来自:vebaike.com
1920 x 1080 · jpeg
分类信息时代下的文章 - 科学空间|Scientific Spaces
素材来自:spaces.ac.cn

1920 x 1200 · jpeg
神经网络初探——神经网络如何工作 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
474 x 270 · jpeg
神经网络的基本原理是什么-百度经验
素材来自:jingyan.baidu.com

1920 x 1080 · jpeg
初探神经网络
素材来自:halfrost.com

835 x 822 · png
BP神经网络（3层）_三层bp神经网络-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
720 x 360 · jpeg
500 多 star的神经网络画图神器，你不需要吗？论文，博客再也不愁 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1016 x 1283 · png
利用Graphviz画神经网络框架图_EdisonLeeeee的博客-CSDN博客_graphviz 神经网络
素材来自:blog.csdn.net
1967 x 1069 · png
BP神经网络学习总结_bp神经网络应用实验报告总结-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1734 x 962 · png
常见神经网络——MLP多层感知机（前馈神经网络）_mlp的偏置-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

955 x 651 · gif
DNN（深度神经网络算法）-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1280 x 715 · jpeg
人工神经网络中的神经元 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1000 x 561 · png
人工神经网络和生物神经网络有什么差别？我们如果利用它们？_腾讯新闻
素材来自:new.qq.com

972 x 536 · png
神经网络基础与原理_神经网络原理-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1408 x 792 · png
神经网络是如何工作的？ - 京东云技术团队 - 博客园
素材来自:cnblogs.com

720 x 340 · png
图神经网络和常见的神经网络的区别_图神经网络和神经网络的区别-程序员宅基地 - 程序员宅基地
素材来自:cxybb.com

2306 x 1566 · png
图神经网络对抗攻击相关进展 - 智源社区
素材来自:hub.baai.ac.cn
1024 x 576 · jpeg
神经网络是什么?解释、历史和事业 - 金博宝官网网址
素材来自:contractqual.com

894 x 500 · gif
神经元网络算法的思想,神经网络的算法有哪些_神经元网络是模型还是算法-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1022 x 640 · jpeg
基于BP神经网络的PID智能控制_基于神经网络的pid控制-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
750 x 1125 · png
神经网络中神经元信号的神经网络对大脑神经元神经节点神经信号的近距离三维渲染高清摄影大图-千库网
素材来自:588ku.com

612 x 408 · jpeg
神经元,六边形,分子结构,脱氧核糖核酸,绘画插图,分子,顺序,纳米颗粒,神经科学,物理学摄影素材,汇图网www.huitu.com
素材来自:huitu.com
1890 x 1725 · jpeg
基于人工神经网络在线学习方法优化磁屏蔽特性参数 - 中科院物理研究所 - Free考研考试
素材来自:school.freekaoyan.com

800 x 450 · png
什么是神经网络（Neural Network） - AI百科知识 | AI工具实测
素材来自:47.104.140.3

640 x 290 · jpeg
神经网络的简介 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

2154 x 1587 · png
神经网络示意图,卷积神经网络示意图 - 伤感说说吧
素材来自:sgss8.net
1000 x 766 · png
神经网络的商业价值，不止每年3万亿美元！_腾讯新闻
素材来自:new.qq.com

1670 x 820 · png
【NLP】神经网络基础_hidden layer-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)