【知识星球】千奇百怪的网络结构板块更新到哪里了?

《网络结构》是有三AI知识星球的一个板块,在这里,我们会覆盖几乎所有有意义的网络结构,每日一更,配以图文阅读+论文下载,下面请看当前更新状态。

目前已经超过30篇文章了,内容覆盖了这些。

(1) CNN起源网络。

从什么时候开始,才算是卷积神经网络的诞生呢?图像和语音又是如何受益于卷积神经网络,为什么网络要采用分层的设计,是谁开始使用最大池化?LeNet5为什么要加个5呢?难道还有1,2,3,4吗?除了分类数字,上个世纪的CNN还有其他用吗?

Neocognitron,TDNN,HMAX,Cresceptron等网络可以了解一下。

(2) 经典网络的发展。

为什么深度学习崛起从RBM开始?AlexNet诞生之前Alex同学在干什么?VGG怎么就想起来使用小卷积了呢?1*1卷积如何大发神通?

(3) 残差网络结构及其变种。

ResNet文章引用量已经过万了,但是你知道几十年前的shortcut connection早就已经在网络结构中使用了吗?LeCun大神们早就系统性研究过shortcut connection了吗?早在resnet之前的highway network已经训练过上1000层的深层模型了吗?残差网络的高度和宽度谁更加重要,残差的极致是什么?残差网络结构还有多少种玩法?

(4) 分组网络及其变种。

随着网络的能力越来越强,大家开始追求性价比了,研究表明分组卷积不仅强大,而且高效!分组卷积的起源到底是什么?卷积拆分和分组有什么相似和区别之处?从Xception到MobileNet真的有变化吗?多分辨率卷积核通道分组网络,多尺度通道分组网络,多精度通道分组网络,如何各自大显神通?这里还有很多很多的故事要讲。

 

(5) 非正常卷积。

谁说卷积核一定要方方正正,能不能从结构上设计出具有各种不变性的网络,且看大神们将来如何玩坏卷积方式,你不想了解一下吗?

 

(6) 其他。

网络宽度更加重要还是深度更加重要,图像分割模型都有哪些变种?这里只有想不到,没有看不到!

不多说了,需要的朋友快来吧!

 

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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