神經(jīng)
關(guān)注創(chuàng)建者：琳泓c(diǎn)omsol 創(chuàng)建時(shí)間：2021-07-31
神經(jīng)的視頻教程
遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法程序視頻
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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與MATLAB程序詳解視頻手寫數(shù)字識(shí)別腫瘤診斷股票預(yù)測
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循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN算法與MATLAB程序詳解視頻
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神經(jīng)的實(shí)例教程
在神經(jīng)學(xué)中，動(dòng)作電位是實(shí)現(xiàn)神經(jīng)傳導(dǎo)和肌肉收縮的生理基礎(chǔ)，而細(xì)胞產(chǎn)生動(dòng)作電位的能力被稱為興奮性。也就是說，在近紅外輻射的過程中，小鼠大腦神經(jīng)元興奮性減弱，神經(jīng)傳導(dǎo)減弱。</p><p>數(shù)據(jù)顯示，當(dāng)激光功率密度為 3 mW mm^2 時(shí)，神經(jīng)元峰值發(fā)放率（spike rate）比之前降低 39%。當(dāng)激光功率密度增加到 6 mW mm^2 時(shí)，峰值發(fā)放率下降達(dá) 98%，提示在此照射條件下神經(jīng)元活動(dòng)幾乎完全關(guān)閉。換言之，在 PDA 納米顆粒和激光的共同作用下，體外培養(yǎng)的小鼠大腦神經(jīng)元完全停止了工作。</p><p><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2021%2F0730%2Fb853da38j00qx27bs001zd200qo00f1g00id00ac.jpg&thumbnail=650x2147483647&quality=80&type=jpg"></p><p>圖 | 用光照改變神經(jīng)元活動(dòng)示意圖（來源：AAAS）</p><p>相比之下，未受到 PDA 納米顆粒處理但也接受了 808 納米激光照射的神經(jīng)元活性沒有改變。為了進(jìn)一步驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)的效果，團(tuán)隊(duì)對培養(yǎng)的神經(jīng)細(xì)胞共進(jìn)行了十次功率為 6 mW mm^2 的激光輻射，每次時(shí)長為 30s。在實(shí)驗(yàn)中，神經(jīng)元的活動(dòng)均幾乎完全停止。</p><p>除了大腦神經(jīng)細(xì)胞以外，團(tuán)隊(duì)也對經(jīng)過納米顆粒處理的心肌細(xì)胞進(jìn)行了近紅外激光照射。實(shí)驗(yàn)顯示，隨著激光功率密度從 4 mW增至 14 mW mm^2，心肌組織的搏動(dòng)頻率也隨之增加，達(dá)到基線活性的 1.8 倍。而當(dāng)功率調(diào)制最大值 25 mW mm^2 時(shí)，心臟細(xì)胞出現(xiàn)了不可逆的搏動(dòng)頻率變化，產(chǎn)生了熱毒性。</p><p>然而，此次實(shí)驗(yàn)并未止步于此。
展開 因此，我們將基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的本構(gòu)模型與顯式有限元求解器，以繞過對切向矩陣的需求。顯式有限元求解的控制方程：
通過計(jì)算更新加速度，基于時(shí)間積分，更新節(jié)點(diǎn)位移即可。
這項(xiàng)工作展示了從雙軸、擋土墻和剛性條形基腳模擬中提取的宏觀結(jié)果和高斯點(diǎn)應(yīng)力-應(yīng)變曲線。
首先，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在IME模型（Isotropic elastic, von-Mises yield surface and Exponential hardening）模擬得到的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練。然后將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入到顯式FEM中計(jì)算，下圖展示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重現(xiàn)IME模型的模擬結(jié)果。
<p class="ql-align-center"><br></p><p>人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是一種受大腦啟發(fā)的信息處理模式。就像人類一樣，ANN通過示例來學(xué)習(xí)。通過學(xué)習(xí)過程，ANN被配置用于特定應(yīng)用，例如模式識(shí)別或數(shù)據(jù)分類。學(xué)習(xí)過程主要涉及調(diào)整神經(jīng)元之間存在的突觸連接。</p><p><img src="https://img.jishulink.com/msimage/202410/ebd1b7ae2d7209c566a82da5be29f702.png"></p><p>大腦由數(shù)千億個(gè)稱為神經(jīng)元的細(xì)胞組成。這些神經(jīng)元通過突觸連接在一起，突觸只不過是一個(gè)神經(jīng)元可以向另一個(gè)神經(jīng)元發(fā)送沖動(dòng)的連接。當(dāng)一個(gè)神經(jīng)元向另一個(gè)神經(jīng)元發(fā)送興奮性信號(hào)時(shí)，該信號(hào)將被添加到該神經(jīng)元的所有其他輸入中。如果它超過給定的閾值，那么它將導(dǎo)致目標(biāo)神經(jīng)元向前發(fā)射動(dòng)作信號(hào)——這就是思考過程內(nèi)部的工作方式。</p><p>在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，我們通過使用矩陣在計(jì)算機(jī)上創(chuàng)建 “網(wǎng)絡(luò)” 來模擬這個(gè)過程。這些網(wǎng)絡(luò)可以理解為神經(jīng)元的抽象，而沒有考慮所有生物復(fù)雜性。為簡單起見，我們只對一個(gè)簡單的 NN 進(jìn)行建模，其中兩層能夠解決線性分類問題。
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人腦復(fù)雜功能的計(jì)算模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由互連的節(jié)點(diǎn)或神經(jīng)元組成，它們處理數(shù)據(jù)并從中學(xué)習(xí)，從而支持機(jī)器學(xué)習(xí)中的模式識(shí)別和決策等任務(wù)。本文詳細(xì)探討了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理、架構(gòu)等。
目錄
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的演變
什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理是什么？
學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡單實(shí)現(xiàn)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的演變
自 1940 年代以來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域取得了許多值得注意的進(jìn)步：
1940 年代至 1950 年代：早期概念
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)始于 McCulloch 和 Pitts 引入第一個(gè)人工神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型。但計(jì)算限制使進(jìn)展變得困難。
1960 年代至 1970 年代：感知器
這個(gè)時(shí)代由 Rosenblatt 在感知器方面的工作定義。 感知器是單層網(wǎng)絡(luò)，其適用性僅限于可以單獨(dú)線性解決的問題。
1980 年代：反向傳播和聯(lián)結(jié)主義
Rumelhart、Hinton 和 Williams 發(fā)明的反向傳播方法使多層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成為可能。由于強(qiáng)調(diào)通過互連節(jié)點(diǎn)進(jìn)行學(xué)習(xí)，聯(lián)結(jié)主義獲得了吸引力。
1990 年代：繁榮與寒冬
隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別、金融和其他領(lǐng)域的應(yīng)用而蓬勃發(fā)展。然而，由于高昂的計(jì)算成本和夸大的期望，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究確實(shí)經(jīng)歷了一個(gè)“冬天”。
2000 年代：復(fù)興和深度學(xué)習(xí)
更大的數(shù)據(jù)集、創(chuàng)新的結(jié)構(gòu)和增強(qiáng)的處理能力刺激了它的卷土重來。 深度學(xué)習(xí)通過利用多個(gè)層，在許多學(xué)科中顯示出驚人的效果。
2010 年代至今：深度學(xué)習(xí)占主導(dǎo)地位
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN） 和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （RNN） 這兩種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)主導(dǎo)了機(jī)器學(xué)習(xí)。游戲、圖片識(shí)別和自然語言處理方面的創(chuàng)新證明了他們的強(qiáng)大功能。
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN） 是計(jì)算機(jī)視覺中常用的一種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。計(jì)算機(jī)視覺是人工智能的一個(gè)領(lǐng)域，它使計(jì)算機(jī)能夠理解和解釋圖像或視覺數(shù)據(jù)。
在機(jī)器學(xué)習(xí)方面，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)非常出色。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于各種數(shù)據(jù)集，如圖像、音頻和文本。不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于不同的目的，例如，為了預(yù)測單詞序列，我們使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，更準(zhǔn)確地說是 LSTM，同樣，對于圖像分類，我們使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在本博客中，我們將為 CNN 構(gòu)建一個(gè)基本構(gòu)建塊。
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目錄
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：層和功能
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
CNN 架構(gòu)
卷積層是如何工作的？
卷積的數(shù)學(xué)概述
用于構(gòu)建 ConvNet 的層
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：層和功能
在常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，有三種類型的層：
Input Layers（輸入層）：這是我們?yōu)槟Ｐ吞峁┹斎氲膶印Ｔ搶又械?em>神經(jīng)元數(shù)量等于我們數(shù)據(jù)中的特征總數(shù)（圖像中的像素?cái)?shù)）。
隱藏層：然后，來自 Input 層的輸入被饋送到隱藏層中。根據(jù)我們的模型和數(shù)據(jù)大小，可以有許多隱藏層。每個(gè)隱藏層可以有不同數(shù)量的神經(jīng)元，這些神經(jīng)元通常大于特征的數(shù)量。每一層的輸出是通過矩陣乘前一層的輸出與該層的可學(xué)習(xí)權(quán)重，然后加上可學(xué)習(xí)偏差，然后是激活函數(shù)來計(jì)算的，這使得網(wǎng)絡(luò)非線性。
輸出層：然后將隱藏層的輸出饋送到 sigmoid 或 softmax 等 logistic 函數(shù)中，該函數(shù)將每個(gè)類的輸出轉(zhuǎn)換為每個(gè)類的概率分?jǐn)?shù)。
將數(shù)據(jù)輸入模型并從上述步驟獲得每一層的輸出稱為前饋，然后我們使用誤差函數(shù)計(jì)算誤差，一些常見的誤差函數(shù)是交叉熵、平方損失誤差等。
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神經(jīng)的最新內(nèi)容
在工業(yè)無損檢測（NDT）的宏大敘事中，視頻內(nèi)窺鏡（Videoscope）不僅是物理視界的延伸，更是工業(yè)維護(hù)體系中的“神經(jīng)末梢”，它突破了機(jī)械結(jié)構(gòu)的物理壁壘，將檢測人員的視野精準(zhǔn)投射至航空發(fā)動(dòng)機(jī)的燃燒室、深埋地下的管道網(wǎng)絡(luò)以及精密鑄造件的微觀腔體中。
具備“自知之明”的置信區(qū)間預(yù)測與傳統(tǒng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“盲目自信”不同，該工作選用高斯過程（GP）回歸作為核心代理模型 。高斯過程不僅能給出精確的預(yù)測曲線，更能進(jìn)行嚴(yán)格的不確定性量化（UQ），輸出帶有95%置信區(qū)間的預(yù)測包絡(luò)帶 。這意味著，當(dāng)輸入一種模型從未見過的極端奇異織構(gòu)時(shí)，它會(huì)通過變寬的陰影帶誠實(shí)地發(fā)出“誤差警告”，極大地提升了工程預(yù)測的可靠性與安全性 。
部分SoC還集成?NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）?，支持本地語音喚醒、聲紋識(shí)別等AI功能。
輸出與功耗優(yōu)化：處理后的數(shù)字信號(hào)經(jīng)?DAC（數(shù)模轉(zhuǎn)換器）? 轉(zhuǎn)回模擬信號(hào)，驅(qū)動(dòng)揚(yáng)聲器或耳機(jī)。采用?低功耗設(shè)計(jì)?（如超低功耗電路、多電源域管理），在復(fù)雜算法下仍保持長續(xù)航。
工采網(wǎng)代理的BP2668Ax是一款面向智能音頻應(yīng)用的高性能音頻SoC芯片。
</p><p>本次網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)將介紹Astemo如何將AI-MBD（基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的減振器模型）與全頻譜仿真相結(jié)合以優(yōu)化底盤開發(fā)流程，并展示VI-grade緊湊型FSS模擬器的實(shí)時(shí)演示、Astemo實(shí)驗(yàn)室獨(dú)家視頻（呈現(xiàn)模擬器集成硬件在環(huán)如何提供實(shí)時(shí)反饋，使工程師能夠以極高靈敏度解決細(xì)微調(diào)校變化），同時(shí)講解虛擬試驗(yàn)場和激光掃描路面如何模擬真實(shí)世界輸入條件，實(shí)現(xiàn)更精確可重復(fù)的減振器調(diào)校。
當(dāng)COMSOL Multiphysics將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）、高斯過程（GP）和多項(xiàng)式混沌展開（PCE）三種代理模型深度集成到平臺(tái)中時(shí)，這一悖論被徹底打破——完整有限元模型（FEM）的"小時(shí)級(jí)求解"被壓縮為代理模型的"毫秒級(jí)響應(yīng)"，而精度損失被控制在工程可接受范圍內(nèi)。
然而，代理模型的"快"是有代價(jià)的：它需要先用海量高保真仿真數(shù)據(jù)"喂飽"自己。
周期性微納結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)
傅里葉模態(tài)法（Fourier Modal Method）仿真
微透鏡陣列仿真
蛾眼減反射表面的建模和仿真優(yōu)化
閃耀光柵與傾斜光柵的設(shè)計(jì)優(yōu)化與公差分析
提高光柵衍射級(jí)次效率的光柵優(yōu)化設(shè)計(jì)
大角度分束衍射光學(xué)元件的設(shè)計(jì)優(yōu)化
4
超表面微納結(jié)構(gòu)
超構(gòu)表面偏振/波長/角度響應(yīng)分析
超光柵的構(gòu)建
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超構(gòu)透鏡設(shè)計(jì)
諧振光柵耦合器
4
光柵設(shè)計(jì)與優(yōu)化
傾斜光柵結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化
公差分析
蛾眼抗反射結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)與優(yōu)化
高衍射效率偏振無關(guān)光柵的優(yōu)化設(shè)計(jì)
5
光柵系統(tǒng)級(jí)分析
晶圓檢測系統(tǒng)
晶圓雙面光柵圖案的成像分析
共聚焦顯微鏡檢測系統(tǒng)
6
超表面微納結(jié)構(gòu)
超構(gòu)表面偏振/波長/角度響應(yīng)分析
超光柵的構(gòu)建
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超構(gòu)透鏡設(shè)計(jì)
aiSim Web 傳感器編輯器更新
地圖編輯方面，神經(jīng)渲染的GS地圖支持從本地導(dǎo)入，完全兼容編輯、烘焙和仿真。用戶可上傳 GLB 格式的自定義 3D 資產(chǎn)，像原生資產(chǎn)一樣使用。內(nèi)容瀏覽器也得到優(yōu)化，資產(chǎn)信息增加了語義標(biāo)簽、包圍盒和三角面數(shù)等詳情。
自適應(yīng)泛化功能現(xiàn)支持創(chuàng)建自定義指標(biāo)。
讀完這本書后，你將熟悉PyTorch的功能，并能相對輕松地利用該庫訓(xùn)練你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
而在自動(dòng)化集成領(lǐng)域，F(xiàn)OCUS PX等采集單元?jiǎng)t扮演著“神經(jīng)中樞”的角色，專為集成到自動(dòng)化系統(tǒng)中設(shè)計(jì)，F(xiàn)OCUS PX具備極高的擴(kuò)展性和數(shù)據(jù)傳輸速率，能夠配合FocusPC軟件驅(qū)動(dòng)多探頭協(xié)同工作，在風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片、火車車輪或大型壓力容器的生產(chǎn)線上，它能夠?qū)崿F(xiàn)高速、高精度的自動(dòng)化掃描，并將海量原始數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)化為可視化的質(zhì)量報(bào)告，成為工業(yè)4.0智能制造閉環(huán)中不可或缺的一環(huán)。
