搜索结果: 1-15 共查到“计算机科学技术 神经网络”相关记录46条 . 查询时间(0.109 秒)
物理机制神经网络基于失效信息的自适应采样
物理机制 神经网络 失效信息 自适应采样
2023/12/13
Physics-informed neural networks (PINNs) have emerged as an effective technique for solving PDEs in a wide range of domains. It is noticed, however, that the performance of PINNs can vary dramatically...
中国科学院合肥物质科学研究院专利：一种基于模块神经网络sn9701矩阵列的手写体数字自动识别方法
中国科学院合肥物质科学研究院 专利 模块神经网络 sn9701矩阵列 手写体数字 自动识别
2023/11/27
中国科学院合肥物质科学研究院专利：一种基于模块神经网络sn9701矩阵列的手写体数字自动识别方法
中国科学技术大学在发展外场诱导的神经网络力场新方法方面取得进展（图）
外场诱导 神经网络力场 机器学习
2023/10/19
近日，中国科学技术大学蒋彬教授课题组在发展场诱导的原子神经网络力场研究方面取得重要进展。研究成果以“描述原子体系对于外场响应的通用机器学习力场（Universal machine learning for the response of atomistic systems to external fields）”为题，于2023年10月12日发表在《自然通讯》（Nature Communicati...
中国科学院自动化研究所科学家构建深度脉冲神经网络学习框架（图）
深度脉冲 神经网络 学习框架
2023/10/13
脉冲神经网络（Spiking Neural Network，SNN）被誉为第三代神经网络，使用更低层次的生物神经系统的抽象。它既是神经科学中研究大脑原理的基本工具，又因稀疏计算、事件驱动、超低功耗的特性，备受计算科学的关注。随着深度学习方法的引入，SNN的性能得到大幅提升，脉冲深度学习（Spiking Deep Learning）成为新兴的研究热点。传统SNN框架更多地关注生物可解释性，致力于构建...
中国科学院深圳先进技术研究院专利：神经网络修复系统及其制备方法和应用
Cell Reports苏州大学合作发现深度神经网络解密磷酸化位点的功能景观（图）
神经网络 磷酸化 蛋白质
2023/9/12
随着高通量质谱技术的高速发展，研究人员可以从蛋白质组学中挖掘到更深更为可靠的数据信息。在蛋白质组学中，翻译后修饰组学是尤其重要的研究方向，磷酸化（Phosphorylation）修饰作为涉及蛋白质范围最广泛，修饰位点数量最多的修饰类型，成为了研究人员关注的对象。众所周知，磷酸化修饰通过影响蛋白质的活性、蛋白质-蛋白质相互作用及蛋白质细胞内定位等方式调节蛋白质的功能。随着组学技术的发展及精准医学概念...
随着高通量质谱技术的高速发展，科研人员可快速从蛋白质组学中挖掘到翻译后修饰数据信息。在翻译后修饰组学研究中，磷酸化（Phosphorylation）修饰因作为涉及蛋白质范围最广泛以及修饰位点数量最多的修饰类型而备受关注。磷酸化修饰通过影响蛋白质的活性、蛋白质-蛋白质相互作用以及蛋白质细胞内定位等方式调节蛋白质的功能。随着组学技术的发展以及精准医学概念的提出，蛋白质的磷酸化异常与癌症、神经退行性疾病...
本发明涉及基于BP神经网络预测二肽模型多极展开属性计算方法，包括以下步骤：通过量子力学计算软件Gaussian优化不同二肽构象的结构，并计算其物理化学参数及原子间相互距离；选择部分二肽构象的原子的物理化学参数以及原子间相互距离训练BP神经网络，得到BP神经网络的物理化学参数；并通过剩余的二肽构象作为测试集验证BP神经网络的预测结果。本发明通过BP神经网络预测代替量子力学计算Gaussian软件进行...
中国科学院西安光学精密机械研究所专利：一种基于微腔光频梳的并行光学神经网络系统及识别方法
中国科学院西安光学精密机械研究所专利：融合神经元模型、神经网络结构及训练、推理方法、存储介质和设备
中国科学院自动化研究所研发出类脑脉冲神经网络加速器（图）
类脑脉冲 神经网络 加速器
2023/7/25
近日，中国科学院自动化研究所曾毅研究员课题组提出基于FPGA的脉冲神经网络硬件加速器“智脉·萤火”（FireFly），并集成了针对FPGA器件特点的DSP运算优化策略和适配脉冲神经网络数据流模式的高效的突触权重和膜电压访存系统，在硬件上实现了脉冲神经网络的推理加速，推动了类脑脉冲神经网络迈向实用化的发展。相关研究成果发表在IEEE Transactions on Very Large Scale ...
中国科学院半导体研究所高速电路与神经网络实验室刘婧逸博士一篇论文被人工智能顶刊Neural Networks录用（图）
中国科学院 高速电路 神经网络 刘婧逸 人工智能 Neural Networks
2023/7/11
近日，实验室2021级博士研究生刘婧逸的学术论文《SNR: Symbolic Network-based Rectifiable Learning Framework for Symbolic Regression》被人工智能顶级期刊Neural Networks录用。《Neural Networks》是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(EN...
中国科学院力学研究所融合物理神经网络研究取得进展（图）
融合物理 神经网络 中国科学院力学研究所
2023/7/7
通过实验获得的流体数据通常是稀疏或不完整的，如何利用不完美的流场数据提取流场的高分辨率数据或特征信息在实验流体力学领域是重要的难题，对高精度数据获取具有重要意义。传统途径多采用直接求解NS方程的方法，利用数据同化，嵌入稀疏流场数据进行求解或预测。此类传统方法需要大量的前期代码工作，且需要精细的网格划分辅以高精度的求解，灵活性较低。融合物理神经网络（Physics-Informed Neural N...
中国科学院国家纳米科学中心专利：一种采用微流控芯片构建三维神经网络的装置及其制备和使用方法
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars：过拟合神经网络的泛化能力
过拟合 神经网络 泛化能力
2023/5/15
我们考虑梯度下降法训练的较宽的深层全连接神经网络的泛化能力。 我们首先将论证在宽度足够大时，对于一维数据，由梯度下降训练的两层神经网络的泛化能力在适当的早停策略下可以达到极小极大率,而由梯度下降训练至过拟合的两层神经网络没有泛化能力。基于这个结果，我们对Benign Overfitting现象提出了一个新的解释。 随后，对于更一般的数据或者高维数据，我们将会简单介绍一下我们组与深层神经网络的泛化能...