深度学习cnn的现状
社区干货
AI与深度学习的一年 | 社区征文
深度学习方法能以更方便的方式对特征进行提取,在图像分类、人工智能等领域取得了良好的效果。近些年来,一些研究人员开始将深度学习方法应用于癫痫发作检测领域。# 方法## 1融合GCN和transformer的癫痫自动检测... 通过进一步的GCN和CNN卷积层来进行分类。### 1.1 GCNGCN的输入层由特征矩阵和邻接矩阵组成,每个节点根据邻域的属性得出自身的嵌入向量。所有节点的特征矩阵为
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【技术人的 2023】 ——我的AI学习之旅年度总结|社区征文
通过时长近一年的学习和实践,总算对深度学习和计算机视觉方面有一定的了解了,这更加坚定了我继续努力探索AI世界的信心,我觉得努力就会有回报。下面我将通过项目经验进行我的年度总结与心得分享。# 2.项目总结与心... 比如疾病部位或是异常情况,作为深度学习算法的训练标签。之后就是预处理工作,这里设计的比较复杂,包括去噪,归一化,裁剪等等操作,也是比较耗时的部分,结束后材料用于深度模型的训练。这里也应用到了计算机视觉的一些...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是人工智能之自然语言处理技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。# 1. 背景 2021年5月20日,第五届世界智能大会在天津开幕。中... 基于有标记数据的监督学习是研究的重点,例如随着深度学习蓬勃发展而产生的的神经网络架构:前馈神经网络(FNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。但由于人工标注数据量比较少以及对没有标签的数据进行人工标注...
万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文
> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好... 上述过程只展示的是一个Head的情况,输出了Z,最后应该把所有Head的结果拼接,使最终的Z和输入X的维度一致。 Masked Multi-Head Attention结束后使一个Add&LayerNormalization层,这个我在encoder中已经讲...
大模型--未来的智能方向|社区征文
这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型设计的目的:大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各个领域都有着很广泛的应用,例如图片识别、语音识别、医疗行业和专业岗位等。大模型通过海量数据(web,Wiki,小说等)来学习复杂的模式和特征,具有更强大的泛化能力,可以对未见过的数据做出准确的预测。# **二:大模型的现状**目前大模型的现...
数据中台的学习与总结 主赛道 | 社区征文
PyTorch 等深度学习框架,构建基于卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长长短期记忆网络(LSTM)等模型,实现对用户行为和商品属性之间关系的建模,并进行训练和测试。- 数据服务:通过 Kafka、Flume 等消息队列系统,将推荐结果以及其他相关信息以实时或批量形式发布到不同层级和粒度的服务中心,并提供统一且灵活的 API 接口给前端应用。- 数据应用:通过 Echarts、D3.js 等可视化库,将推荐结果以及其他相关信息以图表或地图等...
基于图卷积神经网络和卷积注意力模块的癫痫检测|社区征文
该模型采用了图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)作为其核心框架,GCN 能够有效地捕捉节点之间的关系,并从图中学习节点特征。但是,传统的 GCN 模型在处理这个问题时存在一些不足之处,例如无法有效地区... 卷积神经网络(GCN)和卷积注意力机制(CBAM)的模型。我们首先对脑电数据进行了预处理,将数据分成了 4 秒的时间段,并进行了标记以表示是否存在癫痫发作。预处理后的数据首先通过卷积神经网络(CNN)进行特征提取。CNN 有...
超视频时代视频云演进趋势
商业连接最主要的渠道之一,视频行业也开始进入成熟期,成为了移动互联网时代迅速发展的流量高地之一。据CNNIC第48次中国互联网络发展状况统计报告,截至2021年6月,我国网络视频用户规模达9.44亿,其中短视频用户规模达... 从超视频化发展现状及趋势、应用场景与需求演进、客户需求着手,并结合火山引擎视频云及内容分发产品的应用实践,对视频及视频云行业发展做深度解读。**,提供模拟终端用户体验的拨测服务,来满足我们对未...
火山引擎 DataLeap 计算治理自动化解决方案实践和思考
先要清楚业务现状。 1. **现状概览**字节跳动数据平台目前使用了 1 万多个任务执行队列,支持 DTS、HSQL、Spark、Python、Flink、Shell 等 50 多种类型的任务。自动计算治理框架目前已经完成了离线任务的... 并实时监控任务的执行情况。- **启发式规则的应用**:利用基于规则树的启发式规则,针对不同的场景,我们可以设定不同的优化目标和阈值,为优化过程提供指导。- **资源使用评估**:通过分析最近 3-7 天的资源使...
