每种方法都有详细的注释,运行结果可以在最后一张图中看到。 模拟退火算法 🌡️ 模拟退火算法灵感来自冶金学中的退火过程,通过缓慢冷却材料来减少缺陷并达到最小能量状态。在Python中,我们可以使用scipy.optimize库中的dual_annealing函数来优化BP神经网络的超参数。 差分进化算法 🌐 差分进化算法(Differential Evoluti...
数据正则化（L1 或 L2）；Dropout：随机丢弃一些神经元之间的连接，强制神经网络寻找新的路径并泛化；早停（Early Stopping）：促使神经网络训练早点停止，以减少在测试集中的误差。超参数调节 超参数是你必须给网络初始化的值，这些数值不能在训练的过程中学到。在卷积神经网络中，这些超参数包括：核大小、神经网络层...
其中一种方法是提取特征之间的依赖关系,以增加特征的信息量,另一种方法是提高特征的利用率。图7详细描述了这种提升特征嵌入效果的方法。 图7:图特征增强的方法 我们还提供了使用这些方法的GNN模型的示例,例如自适应多通道图卷积网络(AM-GCN)、CL-GNN和ACR-GNN。图8展示了AM-GCN架构中信息通过三图卷积的传播过程。
残差连接(Residual Connection):引入残差连接可以解决深度网络中的梯度消失问题,提高网络性能。 卷积分解:将大卷积核分解为小卷积核,可以减少计算量和参数数量。 空洞卷积(Dilated Convolution):通过在卷积核中引入空洞,可以扩大感受野,提高特征提取能力。 深度可分离卷积(Depthwise Convolution):深度可分离卷积可以减少参数数...
本发明公开了一种提升神经网络预测性能的方法,该方法在性能预测器中使用过数据增强的方法,来从有限的训练数据中获得充足的训练数据,并利用一维有效编码来有效的编码神经网络结构.通过上述方式,在数据增强的帮助下,预测器的性能得到了飞跃式的提升,同时采用了一位有效编码的方式来表达神经网络架构,与传统的硬编码相比,...
本发明公开了一种提升卷积神经网络鲁棒性能的方法,包括:S1,构建卷积神经网络,包括多层卷积层,一个卷积层由多个神经元组成;S2,定义掩码矩阵,其形状大小和对应卷积层神经元的形状大小一致,掩码矩阵中的数值从一个伯努利分布中采样,掩码矩阵在训练和推断阶段都不会改变;S3,对标准卷积神经网络的卷积层应用掩码矩阵,并调整...
神经网络模型训练方法包括：第一计算节点在利用反向传播BP算法对初始神经网络模型的参数进行梯度计算的过程中，获取第二计算节点已经计算完成的初始神经网络模型的部分层的参数的梯度，从而可以在梯度计算完成之后，根据已经接收的部分层的参数的梯度，对该部分层进行参数的调整，缩短第一计算节点在梯度计算之后的运算空闲...
以将所述待量化数据量化为所述二值化上限值或所述二值化下限值。该方法通过使用一个自适应的缩放系数和偏移量来控制生成二值量化最终的二值集合，将全精度的待量化数据量化到任意二值以灵活地适应不同的数据分布，能够提升二值量化特征的表达能力，进而提升二值神经网络的性能。本文源自：金融界 作者：情报员 ...
第一运算电路用于对第一运算电路的输入执行卷积运算。第二运算模型中的当前运算电路的输入是与其连接的上一个运算电路在执行对应运算后直接输入至该当前运算电路。通过本申请实施例提供的方案,激活运算电路、量化运算电路或者池化运算电路被配置为随路完成各自的运算,提升神经网络的处理性能。
本发明公开了一种基于带变异粒子群算法的可变拓扑结构的深度神经网络图像识别方法,包括对图像数据的预处理;通过粒子群算法搜寻深度神经网络对于图像数据的特征的抽象维度和所需的特征数;通过变异操作提高算法的探索性能;通过反向传播算法对深度神经网络参... 韩飞,李永乐,凌青华,... 被引量: 0发表: 2019年 基于图结...