NeuralNetwork Operator

最新推荐文章于 2025-06-20 10:12:57 发布
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分类专栏： TensorFlow
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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 1963
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
ONNX（Open Neural Network Exchange）的全面解析
最新发布
浩瀚之水的专栏
06-23 278
ONNX是一种开放的神经网络交换格式，旨在解决不同深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）之间的模型互操作性问题。通过标准化模型表示，实现训练框架与推理引擎的无缝衔接，支持跨平台部署（CPU/GPU/移动端）。
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 3109
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
gitblog_00978的博客
06-20 578
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
12-08 987
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 2102
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
07-02 472
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
06-13 924
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。
Neural Network Language Model 神经网络语言模型（概念+公式+代码）
hua_453的博客
10-23 757
Neural Network Language Model 神经网络语言模型
NeuralOperator 项目教程
gitblog_00016的博客
08-12 521
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
07-03 811
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
10-25 412
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 3665
【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 1253
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 1334
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 ...
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