图神经网络二分类

# 前言 癫痫检测是一个重要的医学问题,由于脑电数据采集困难和发作样本不足等问题,传统的癫痫检测方法准确性和可靠性受到了严重限制。为了解决这些问题,我们提出了一种基于图卷积神经网络的癫痫检测模型,该模型... 所提出的基于图卷积神经网络(GCN)和卷积神经网络(CBAM)模型的癫痫检测模型在分类精度方面表现出色,其结果优于或接近于许多前沿算法,显示出良好的稳健性。特别是,该模型运用自主选择图节点的图构建模块,能够动态地学...

ImageNet图像分类-01-MobileNet-ONNX 基于 ImageNet 数据集,可以对 1000 个类别的物体进行分类。MobileNet 是一种轻量化的卷积神经网络模型,旨在在计算资源有限的设备上实现高效的图像分类和目标识别。 MobileNet 通过使用深度可分离卷积来减少模型中的参数数量,从而大大减小了模型的大小和计算复杂度。深度可分离卷积由深度卷积和逐点卷积两部分组成,可以降低计算复杂度,同时减小模型的大小和内存占用。 MobileNet 还包括其他优...

卷积层是神经网络中独特的网络机制,卷积目的是对图像进行特征提取,具有局部感知机制和权值共享的两个特性,因为卷积实质可以理解为一个滑动窗口(卷积核)翻转之后在特征图上滑动并进行加乘计算,因此具有局部感知机特... 输入神经元 X 通常通过线性计算 Z=WTX+b 得到净输入信号 Z,其中 W 是输入神经元 X 的权值矩阵,b 是对应的偏置矩阵,净输入信号 Z 是一个连续值,而类别是离散值,因此通过激活函数判断输出神经元是否会被激活并输出相...

深度神经网络(Deep Neural Networks,DNNs)0. 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)0. 循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)0. Trans... # 二. 国内外大模型大模型的高速发展带来的是一轮新的科技浪潮,在这轮科技浪潮下,诸多互联网大厂入局,科技巨头间的博弈在无声息的展开。国内外AI大模型研发和应用领域也正迎来高速发展热潮。一下是一些较为突...