NeuralNetwork Operator

最新推荐文章于 2025-06-20 10:12:57 发布
最新推荐文章于 2025-06-20 10:12:57 发布
阅读量280 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： TensorFlow
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xinkuang126/article/details/88856977
Dropout是一种简单而有效的正则化方法，通过在训练过程中随机丢弃节点来模拟大量不同的网络架构，以此减少过拟合并降低泛化误差。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

NeuralNetwork Operator

Parameters

dropout

A single model can be used to simulate having a large number of different network architectures by randomly dropping out nodes during training. This is called dropout and offers a very computationally cheap and remarkably effective regularization method to reduce overfitting and generalization error in deep neural networks of all kinds.

【图像超分】论文精读：Cross-Scale Internal Graph Neural Network for Image Super-Resolution（IGNN）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
04-18 1966
自然图像中的非局部自相似性已被很好地研究，作为图像恢复的有效先验。然而，对于单图像超分辨率 (SISR)，大多数现有的深度非局部方法（例如非局部神经网络）仅在低分辨率 (LR) 输入图像的相同尺度内利用相似的补丁。因此，恢复仅限于使用相同的尺度信息，而忽略了来自其他尺度的潜在高分辨率 (HR) 线索。在本文中，我们探索了自然图像的跨尺度补丁递归特性，即相似的补丁往往在不同的尺度上重复多次。这是通过一种新颖的跨尺度内部图神经网络 (IGNN) 实现的。具体来说，我们通过在 LR 图像中为每个查询补丁搜索下采样
Neural Network Language Model 神经网络语言模型（概念+公式+代码）
hua_453的博客
10-23 760
Neural Network Language Model 神经网络语言模型
fourier_neural_operator:使用傅立叶变换学习微分方程中的算子
03-18
傅立叶神经算子 该存储库包含该论文的代码： 在这项工作中，我们通过直接在傅立叶空间中对积分内核进行参数化，从而制定了一种新的神经元运算符，从而实现了高效而富有表现力的体系结构。我们对Burgers方程，Darcy流和Navier-Stokes方程（包括湍流状态）进行实验。与现有的神经网络方法相比，我们的傅里叶神经算子显示了最先进的性能，并且与传统的PDE求解器相比，它的速度提高了三个数量级。 它来自以前的作品： 要求 档案文件 代码采用简单脚本的形式。每个脚本应该是独立的并且可以直接运行。 fourier_1d.py是傅立叶神经算子1D的问题，如（与时间无关的）Burgers方程的第5.1节中所讨论的。 fourier_2d.py是傅立叶神经算子的2D问题如达西流在第5.2节中所讨论的。 fourier_2d_time.py是傅立叶神经算子的2D问题诸如在5.3节中讨论的Navier
[2111] Adaptive Fourier Neural Operators: Efficient Token Mixers for Transformers
koukouvagia的博客
03-24 3115
Adaptive Fourier Neural Operators: Efficient Token Mixers for Transformers
深入解析NeuralOperator中的傅里叶神经算子(FNO)技术
最新发布
gitblog_00978的博客
06-20 689
深入解析NeuralOperator中的傅里叶神经算子(FNO)技术 傅里叶神经算子概述 傅里叶神经算子(Fourier Neural Operator, FNO)是一种创新的深度学习架构，专门用于求解偏微分方程(PDE)家族。这项技术首次实现了在Navier-Stokes方程上学习分辨率不变的解算子，在所有现有深度学习方法中达到了最先进的精度，同时比传统求解器快达1000倍。 算子学习的基本概念...
程序理解：Neural Operator_ Graph Kernel Network__for Partial Differential Equations
qq_44901773的博客
12-08 991
论文：Neural Operator_ Graph Kernel Network__for Partial Differential Equations 代码网址：https://github.com/wumming/graph-pde 对论文中程序的理解： 测试结果：分辨率为31x31 ，radius 为 0.04 （设备有限，只能算这种尺度） UAI1_r31_n100train UAI1_r31_n100test16 UAI1_r31_n1...
图核网络-史上最详细解析 Neural Operator: Graph Kernel Network for Partial Differential Equations
wwd666666的博客
09-11 2136
详细解析Neural Operator: Graph Kernel Network for Partial Differential Equations
DGL Operator：基于AWS DGL和Kubernetes的图神经网络训练控制器
360技术
07-02 475
简介：DGL Operator是由360智能工程部 AI平台团队开发并开源的一款基于Kubernetes云原生技术栈和AWS DGL图神经网络算法框架的训练控制器。目前已开源在Github...
论文《Federated Social Recommendation with Graph Neural Network》阅读
xingzhe123456789000的博客
06-13 929
今天总结一下最近阅读的关于联邦社会化推荐的论文《Federated Social Recommendation with Graph Neural Network》，论文 由 UIC（伊利诺伊大学芝加哥分校）数据挖掘方向大牛 Philip S. Yu（俞士纶）团队 Zhiwei Liu 等人 和 北航 Hao Peng 等人完成。论文发表在期刊 TIST （ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology） 2022 上。
Graph Convolutional Neural Network - Spatial Convolution 图卷积神经网络 — 空域卷积详解
Jay_Tang的博客
08-20 5811
Convolutional graph neural networks (ConvGNNs) Convolutional graph neural networks (ConvGNNs) generalize the operation of convolution from grid data to graph data. The main idea is to generate a node vvv’s representation by aggregating its own features xv\
NeuralOperator 项目教程
gitblog_00016的博客
08-12 533
NeuralOperator 项目教程 1. 项目的目录结构及介绍 NeuralOperator 项目的目录结构如下： neuraloperator/ ├── doc/ ├── examples/ ├── neuralop/ ├── scripts/ ├── .gitignore ├── LICENSE ├── README.rst ├── pyproject.toml ├── requireme...
sriov-network-operator:用于配置和配置SR-IOV CNI插件和设备插件的操作员
03-10
sriov网络运营商 Sriov Network Operator旨在帮助用户在Openshift集群中配置和配置SR-IOV CNI插件和设备插件。 动机 SR-IOV网络是Openshift群集的可选功能。 要使其正常工作，需要相应地配置和配置不同的组件。 让一个操作员在一个地方协调这些相关组件，而不是由不同的操作员来管理它们，这是很有意义的。 而且，为了隐藏复杂性，我们应该提供一个优雅的用户界面来简化启用SR-IOV的过程。 特征 在所选节点上初始化支持的SR-IOV NIC类型。 在所选节点上配置/升级SR-IOV设备插件可执行文件。 在所选节点上提供/升级SR-IOV CNI插件可执行文件。 管理主机上SR-IOV设备插件的配置。 为SR-IOV CNI插件生成net-att-def CR 支持虚拟化Kubernetes部署中的操作 发现附加到虚拟机（VM）的VF 不
谱神经算子Spectral Neural Operator在MindSpore Flow开源
Kenji_Shinji的博客
07-03 825
近日，谱神经算子(Spectral Neural Operator，SNO)及其在Burgers 1D/Navier-Stokes 2D/Navier-Stokes 3D问题上的应用案例在MindSpore Flow开源。SNO给出的方案是通过多项式逼近(切比雪夫Chebyshev，勒让德Legendre等)代替傅里叶变换，只需要使用基本的线性变换，而不涉及复杂的傅里叶变换计算，不涉及复数计算。其具体架构如图1所示。特别地，在二维应用案例中，在嵌套的SNO层中加入若干层U-SNO层能够取得更好的效果。
神经网络：表达（三）
RookieFCB的专栏
10-25 414
示例一 如上图所示，假设函数hΘ(x)可用数学表达式表示为： 其中，g(z)函数图像如图所示： 因此，令x1和x2分别为0和1，可得如下表达式： 从上图中，我们可以发现x1和x2呈现出逻辑关系中的与（AND）。 同理，我们可得如下结果： 由上图可知，x1和x2呈现出逻辑关系中的或（OR）。 补充笔记 Examples and Intuitions I A sim
PDE算子学习框架-----Fourier neural operator 代码注解
夜晓岚的博客
04-11 3716
【代码】Fourier neural operator 代码注解。
【机器学习】神经网络详解
齐在的专栏
02-21 1257
该文已经收录到专题机器学习进阶之路当中，欢迎大家关注。 1. 从感知机到神经网络   在上一篇博客【机器学习】感知机原理详解当中，我们介绍了感知机，这是一种二分类的线性分类模型，只有输出层神经元进行激活函数处理，即只拥有一层功能神经元，学习能力十分有限。   将感知机扩展成为神经网络，主要从三个方面来增强表达能力： 隐藏层可以有多层； 输出层神经元可以有多个输出； 对激活函数作扩展，有sigmo...
如何理解Fourier Neural Operator (FNO)
热门推荐
momo的博客
04-11 1万+
2022年Nvidia发表在arXiv上的的FourcastNet作为几乎是最早的一篇气象大模型的工作（之前Google Research的MetNet主要还是对于降水的预报）。除了Transformer的backbone之外，使用到了2021年发表在ICLR上的Fourier Neural Operator。为了更好的理解模型的理论基础，可以详细学习一下以及他的前期工作GNOFNO作者对这两篇文章的解析blog。
傅立叶变换/傅立叶神经算子/Fourier Transform
weixin_49656477的博客
11-14 1352
基于论文FOURIER NEURAL OPERATOR FOR PARAMETRIC PARTIAL DIFFERENTIAL EQUATIONS
NEURAL operator
03-11
However, based on common practices and advancements in neural network architectures, one can infer that discussions around operators often pertain to specific functions or layers designed to perform ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值