本研究探讨了深度学习模型,特别是标准卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和结合了CNN与Transformer块的混合模型,在检测AI生成的假脸和手动修改图像方面的有效性。研究中,标准CNN模型达到了78.48%的测试识别准确率,而混合模型则为76.33%。尽管混合模型的表现略低于标准CNN,但它在处理复杂、现实世界场景中的...
中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ融合多源异构数据的图卷积神经网络混合推荐模型 刘㊀铭，何利力，郑军红 （浙江理工大学计算机科学与技术学院，杭州３１００１８）摘㊀要：推荐系统可以让用户在海量数据环境下挑选出自己真正需要的内容，为更全面地反映用户个人偏好，提高推荐的准确度，本文提出一种融合多源异构...
发明名称基于自注意力机制和卷积神经网络混合模型的血管分割方法(57)摘要本发明涉及一种基于自注意力机制和卷积神经网络混合模型的血管分割方法,包括下列步骤:对血管图像进行数据预处理并构建训练集和测试集;构建卷积神经网络和自注意力机制混合模型;混合模型主要包括编码器和解码器两个部分,编码器首先采用卷积神经网络提取...
时空图卷积网络(Spatio-Temporal Graph Convolutional Network,STGCN)[7]将空域图卷积层和时域门控卷积层交替地进行堆叠以同时捕捉时间和空间的依赖性。将H-STGCN的流量特征分支和邻接矩阵中的协方差项去掉,则H-STGCN退化为只有单个时空卷积块(ST-Conv block)的STGCN模型。 7、模型训练 数据扩充。我们将高斯噪音叠...
本发明涉及一种基于自注意力机制和卷积神经网络混合模型的血管分割方法,包括下列步骤:对血管图像进行数据预处理并构建训练集和测试集;构建卷积神经网络和自注意力机制混合模型;混合模型主要包括编码器和解码器两个部分,编码器首先采用卷积神经网络提取血管图像特征,然后使用自注意力机制进行特征关联,混合模型的解码器则采用...
方法:VMD分解组成HSV图像,输入到CNN卷积神经网络模型里面进行预测。 数据集:澳大利亚太阳能中心(DKASC)收集的公共数据集中Alice Springs光伏电站的数据。选择输入参数为历史温度(°C)、相对湿度(%)、全球水平辐射(Wh/m2)、扩散水平辐射(Wh/m2)和分解的IMF(kW),同时选择有功功率数据(kW)作为输出。可从计量系统获取...
无序分拣算法模型 基于卷积神经网络 机器视觉的混合网络技术 无序分组公式,现在有二百多个国家的无序数据,需要根据国家的名称排序,然后按照ABCD…的方式进行分组方法如下//将无序的国家数组传递进来functionsort(list){//先创建一个空的对象用于存储排序的数据letobjList
针对目前自动驾驶汽车伦理困境下很难做出确定,合理的决策,阻碍了自动驾驶技术的问题,设计了一种基于多尺度混合注意力机制卷积神经网络的自动驾驶汽车伦理决策模型.首先,依据卷积神经网络结构和功能以及伦理困境特点,设计卷积神经网络训练模型和参数,运用训练集中伦理困境对该训练模型进行训练,构建多尺度混合注意力机制卷积神经...
摘要 本发明属于故障诊断领域,并公开了基于卷积神经网络和高斯混合模型的轴承故障诊断方法。该方法包括(a)对于旋转机械轴承,采集不同故障工况下的振动信号形成数据集,构建初始卷积神经网络模型;(b)训练每个故障类型对应的初始卷积神经网络模型;(c)采用最终卷积神经网络模型对振动信号输入进行特征提取,以此获得所有故障类型...
深度卷积网络(DCN)在监督学习的任务中已经取得了巨大的成功,因此目前也被广泛地应用于半监督学习。在本研究中,我们使用了最近开发的深度渲染混合模型(DRMM/Deep Rendering Mixture Model),这是一个概率生成模型(probabilistic generative model)——其建模了潜在的扰动变化,其推理算法产生了 DCN。我们为该 DRMM 开发了...