探索如何利用深度学习技术（如卷积神经网络CNN、长短期记忆网络LSTM）构建Fluent高保真仿真结果的快速代理模型。数据生成、模型训练方法，展示代理模型如何...
传统神经网络的一个局限是它对于图像平移变换--即一个猫在右上角的图片与猫在中心的图片是不同对待的。卷积神经网络Convolutional neural networks (CNNs)用...
人有自动选取卷积核的能力，传统的图像处理不能自动选取卷积核 非线性作用函数，Sigmoid由于梯度消失使用Relu。卷积神经网络的卷积核是未知的，自适应的。其...
一、神经元 从本质上讲，神经元不过是输入的线性变换（例如，输入乘以一个数[weight，权重]，再加上一个常数[偏置，bias]），然后再经过一个固定的非线性函...
Title 题目 ElastoNet: Neural network-based multicomponent MR elastography waveinversion with uncertainty quantification 弹性网：基于神经网络的多...
在当今数字化时代，用户评论和反馈成为企业了解产品满意度的重要渠道。本项目将通过神经网络构建一个情感分析模型，自动识别用户评论中的情感倾向。我们将使...
文章目录 1. 神经网络基础 1.1 感知器（Perceptron) 1.2 深度神经网络（DNN） 2. 卷积神经网络（CNN） 2.1 核心思想 2.2 典型结构 2.3 ⾥程碑模...
FDTD仿真与光学神经网络的基础概念 FDTD（时域有限差分）是一种数值方法，用于求解麦克斯韦方程组，广泛应用于光子器件设计。光学神经网络通过光波导、衍射...
在计算机发展的漫长进程中，人工智能时代的到来无疑是最具革命性的篇章之一。它使计算机从单纯的数据处理工具，进化为能够模拟、延伸和拓展人类智能的强大系...
