一种电能质量扰动的分类方法 | 为了应对电能质量扰动(PQD)识别中噪声干扰导致的识别率下降问题,佛山科学技术学院机电工程与自动化学院的王立辉、柯泳、苏如开在2024年第5期《电气技术》上撰文提出一种基于一维卷积神经网络(1DCNN)-双向长短期记忆(BiLSTM)网络-双向门控循环单元(BiGRU)的PQD分类方法。 该方法首先借助1D
华为发布VMamba——视觉状态空间模型 | 论文地址:链接| 代码地址:链接 卷积神经网络(CNN)和视觉Transformer(ViTs)是两种最流行的视觉表示学习基础模型。虽然CNN在图像分辨率方面具有线性复杂度的可扩展性,但ViTs在拟合能力方面超越了它们,尽管存在二次复杂度的挑战。仔细观察发现,ViTs通过引入全局感受野和动态权重实现了卓...
根据硬件平台、无线网络以及服务器负载等因素实现动态分区,降低时延以及能耗。本项目给出了边缘智能方面的相关论文,并且给出了一个Python语言实现的卷积神经网络协同推断仿真系统。 关键词:边缘智能(Edge Intelligence),计算卸载(Computing Offloading),CNN模型分区(CNN Partition),协同推断(Collaborative Inference),移动云...
本项目给出了边缘智能方面的相关论文,并且给出了一个Python语言实现的卷积神经网络协同推断仿真系统。 关键词:边缘智能(Edge Intelligence),计算卸载(Computing Offloading),CNN模型分区(CNN Partition),协同推断(Collaborative Inference),移动云计算(Mobile Cloud Computing)...
全新SOTA骨干网络HIRI-ViT 大力出奇迹 高分辨率+双路径设计,让Backbone卖力生产精度,该论文提出了一种名为“High-Resolution Image Transformer”的新型卷积神经网络结构,旨在实现高分辨率输入 - AI番茄学姐于20240408发布在抖音,已经收获了1312个喜欢,来抖音,记录美
论文链接:链接 推荐原因 本文作者提出了一种基于U-Net的递归卷积神经网络(RCNN)和一种基于U-Net模型的递归残差卷积神经网络(RRCNN),分别称为RU-Net和R2U-Net。提出的模型利用了U-Net,残差网络和RCNN。首先,残差单元在训练深度架构时会有所帮助。其次,具有递归残差卷积层的特征对分割任务具有更好的特征表示。
Transformer架构是由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出的,它彻底改变了序列建模的方式,尤其是在自然语言处理(NLP)领域。Transformer完全基于注意力机制,摒弃了传统的循环神经网络(RNNs)和卷积神经网络(CNNs)在处理长序列时的局限性,能够并行处理输入序列的信息。