神经网络架构见图2。 1.2.3 模型可解释性分析。本研究使用多种可解释性人工智能(Explainable AI,XAI)技术,包括Grad-CAM和SHAP[11-12]。Grad-CAM通过生成热图揭示模型决策过程中关键的图像区域,而SHAP则为图像分类任务中的每个像素分配重要性分数,清晰地标识其在模型决策中的作用。 为深入了解模型在语义层面的分类能...
因此需要神经网络。 3 基于神经网络的语言模型 现代语言模型基于(人工)神经网络。神经网络是受人脑启发开发出的计算机,能够通过任务示例学习如何执行任务。这种机器学习形式也被称为深度学习,因为其中的网络由多个计算层组成(因此被称为“深度”网络)。在神经网络中,通过遍历任务示例并迭代修改网络参数以优化任务目标,从...
深度学习是一种常用的人工智能算法,主要基于神经网络模型。它通过多层次的神经元模拟人脑的运行机制,模拟学习和决策过程。深度学习广泛应用于图像和语音识别、自然语言处理等领域。例如,在图像识别领域,深度学习可以通过训练大量图像数据,使机器能够自动学习并识别图像中的目标物体;在自然语言处理领域,深度学习可以应用于机器...
基于模型的深度强化学习的神经网络动力学在我们的工作中,我们的目标是将深度神经网络模型在其他领域的成功扩展到基于模型的强化学习中。近年来,在将神经网络与基于模型的强化学习结合起来之前,还没有实现与更简单模型相竞争的结果,比如高斯过程。例如,在一篇名为“连续深度Q学习与基于模型的加速度”的论文1中,作者发现...
模型体系架构 如上图所示,模型输入由神经网络编码,生成构造状态的潜在表征,然后传递给解码器网络。其思路的优势在于,可以自然而然地纳入不同的数据源和模式,并通过特定数据源编码器添加到模型中。此外,同一编码状态可作为多个预测头(解码器)的输入,用于不同的预测任务。该研究已发表于 Nature。
该论文提出一种基于随机计算的神经网络加速器,通过协同设计、优化神经网络与加速器芯片,在低精度随机计算卷积运算中融合高精度残差连接,有效提升了推理准确率(9.43%),并且几乎不增加额外的硬件开销(仅1.3%)。 随着深度神经网络(DNN)研究的不断发展,神经网络模型推理智能物联网设备得到广泛应用,涵盖图像识别、视频处理...
基于深度神经网络模型是机器学习最热门的分支,在《人工智能选股--卷积神经网络(CNN)篇》我们尝试用深度神经网络模型中的CNN模型进行选股,然而效果并不理想。 除了因为未对模型进行充分优化,还有一个可能的原因是这两个模型并不适合处理多因子表格数据,深度神经网络模型家族中最适合处理表格数据的是TabNet,所以我们接下来...
类脑思维揣测/认知共情这项认知功能的获取是人工智能的类脑模型从感知模型的努力向社会认知模型的努力的一个典型例子。这首先需要智能体具有类脑自我感知的模型作为基础。类脑自我感知模型是基于我们4年前发布的机器人通过镜像测试的类脑脉冲神经网络模型工作为基础的”。他进一步介绍,“我们这项工作其实3年前已经基本...
目的建立基于卷积神经网络的人工智能烧伤深度识别模型并测试其效果.方法在本诊断试验评价研究中,收集中南大学湘雅医院(下称笔者单位)2010年1月—2019年12月收治的符合入选标准的221例烧伤患者伤后48 h内创面照片484张,采用随机数字编号.采用图像查看软件圈出目标创面,由笔者单位烧伤整形科3名具有5年以上专科工作经验的...
模式识别,自动中药药材学应用程序人工智能PyQt5卷积神经网络背景传统中药材检测手段依赖主观经验,难以满足中药材在准确分类与鉴别方面的需求.目的基于卷积神经网络(CNN)开发一款能够自动识别163种中药材的人工智能模型及电脑端应用程序.方法2020年1月—2024年6月,采集了两个中药材数据集进行深度学习模型的训练,验证和测试...