基于图神经网络的自然语言处理：融合LangGraph与大型概念模型的情感分析实践
在企业数字化转型进程中，非结构化文本数据的处理与分析已成为核心技术挑战。传统自然语言处理方法在处理客户反馈、社交媒体内容和内部文档等复杂数据集时，往往难以有效捕获文本间的深层语义关联和结构化关系。大型概念模型（Large Concept Models, LCMs）与图神经网络的融合为这一挑战提供了创新解决方案，通过构建基于LangGraph的混合符号-语义处理管道，实现了更精准的情感分析、实体识....
探索人工智能的未来：深度学习与神经网络的融合
在人工智能领域，深度学习和神经网络是两个不可或缺的概念。它们各自拥有独特的优势，但当这两者结合时，它们能够产生远超单独使用的效果。本文旨在深入探讨深度学习与神经网络的结合，以及这种结合如何影响未来的技术发展。 首先，让我们简单回顾一下这两个概念。深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它通过模拟人脑的工作方...
探索人工智能的未来：深度学习与神经网络的融合
在当今这个信息爆炸的时代，人工智能（AI）已经成为了科技发展的前沿阵地。特别是深度学习和神经网络，作为AI领域的两大核心技术，它们的结合为解决复杂问题提供了全新的视角和方法。本文旨在探讨深度学习与神经网络的融合如何塑造人工智能的未来，并分析其对各行各业的深远影响。 首先，让我们回顾一下深度学习和神经...
探索人工智能的未来：深度学习与神经网络的融合
人工智能（AI）作为21世纪最具变革性的技术之一，已经渗透到我们生活的方方面面。从智能语音助手到自动驾驶汽车，AI的应用正日益广泛。而在AI的众多分支中，深度学习和神经网络无疑是当前研究的热点。本文旨在深入剖析这两项技术的内在联系及其对未来的影响。 首先，让我们来理解一下什么是深度学习和神经网络。深度学习是一种基...
探索人工智能的未来：深度学习与神经网络的融合
随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已成为改变我们日常生活的关键力量之一。在众多AI技术中，深度学习和神经网络无疑是最引人注目的。它们不仅为机器提供了前所未有的学习能力，还为解决复杂问题提供了新的途径。本文将深入探讨这两种技术的融合，以及它们如何共同塑造人工智能的未来。 首先，让我们定义深度学习和神...
基于多模态融合与图神经网络的用户精准感知系统研究
摘要5G时代，通信运营商面临网络复杂化、业务差异化和用户需求多样化等挑战，引入人工智能技术，实现对用户的精准感知，并按需为用户提供个性化服务，已经成为运营商数字化转型的重点方向。研究了用户精准感知系统的构建方案，系统具备对运营商网络数据、业务数据以及声音、图像、文本数据进行多模态融合的能力，并能够通过图神经网络算法进行建模分析，实现对用户的精准感知与洞察。另外，介绍了基于用户精准感知系统进行高危....
卷积神经网络中的Conv层和BN层融合细节
BN层批归一化层（Batch Normallization）是一种在卷积神经网络模型中大量使用，为了加速模型收敛的技术。为什么CNN 中引入 BN 层可以加速网络的收敛呢？因为将输入的样本数据或特征图，归一化后，改善了输入数据的分布，或者说减少了内部相关变量分布的偏移，模型在统一的分布中更能获取数据的特征。所以这里的归一化，其实是标准化（Standardization）,即x n e w = x....
有效融合语言模型、图神经网络，文本图训练框架GLEM实现新SOTA
机器之心编辑部蒙特利尔算法学习人工智能实验室（Mila）和微软亚洲研究院等单位提出文本图训练框架 GLEM [1]，能够有效融合语言模型和图神经网络，取得 OGB 3 个数据集第一名。主要单位：蒙特利尔算法学习人工智能实验室（Mila）、微软亚洲研究院等论文地址：https://arxiv.org/abs/2210.14709代码地址：https://github.com/andyjzhao/g....
基于两输出一输入BP神经网络的传感器检测数据融合（附带MATLAB代码）
1.0 红外光传感器检测数据融合由于红外光在介质中的传播速度受到温度等环境因素影响,为获得较准确的测量结果需要对红外测距系统的测量数据进行处理。为确定某一红外测距传感器系统的数据处理算法,利用该测距系统进行如下实验:在不同温度下将目标放置不同的距离分别进行测距,每一温度下对同一目标连续测量5次,测量的实验数据见附表所示。请利用BP神经网络完成该系统的数据处理。注:为说明问题上述数据扩大了温度对结....
神经网络算子优化之——算子融合
大家好啊，我是董董灿。最近接了很多奇奇怪怪的神经网络需要实现和优化。里面有不少常见、好实现并且好优化的算子，如 element-wise 类的 add 算子、cast 算子等。一般遇到这类算子，我都是直接将他们从神经网络中忽略掉的。因为它们属于维度无关的算子，不论你在内存上的摆布（layout）是 NHWC，还是 NCHW，还是其他奇奇怪怪的摆布。又或者是将数据在单核运算，还是拆开放在多核上运算....
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