猫咪怎样启发了人工神经网络的诞生?
之后,福岛与神经生理学家和心理学家通力合作,组装人工神经网络。1979年,「Neocognitron」神经认知系统问世了,灵感便来自于两种已知存在于生物初级视觉皮层的神经细胞:简单的「S」细胞,以及复杂的「C」细胞,它们后来分别演化成了现在神经网络中的卷积层和池化层[2]。福岛老爷子今年已经88岁了,5年前他还发表了神经...
上海专家开发超快速的卷积光学神经网络,助力人工智能成像
澎湃新闻(thepaper)记者6月17日获悉,由上海理工大学智能科技学院张启明教授,智能科技学院、张江实验室光计算所顾敏院士领衔的研究团队,开发了一种超快速的卷积光学神经网络(ONN),这一技术在无需依赖光学记忆效应的情况下,实现了对散射介质后的物体进行高效、清晰的成像。这不仅是对传统光学成像技术的一...
吴思:打开人工智能的“智慧之门”
吴思:AI是个大的领域,卷积神经网络、深度学习网络和如今新的Transformer模型仅代表了AI的一种发展途径。例如卷积神经网络在早期受到脑的启发,然后慢慢脱离脑开始走向工程应用。我们在做工程应用时,总是以性能(performance)为指导,并不会因为这些应用没有遵循大脑的机理就不去使用它。所以实现AI应用的一条路径,就如同...
卷积神经网络之父:人工智能下一步是从视频中“学习常识”
Facebook的AI研究团队负责人兼纽约大学教授,开创性地将神经网络运用在了机器视觉领域。他认为这个领域仍然有很大的发展空间,这个领域取得的进步可能会催生出懂得常识的软件系统。问:现在的机器视觉水平如何?YannLeCun:如果你的图片有显著的主体,那么只需要标注主体的类别就好。如果有足够多的数据——大概每个类别一千...
PNAS速递:揭示图卷积神经高效的原因
图神经网络(GNN)最近在天气预报、预测颗粒材料中的力或理解生物分子等各种问题上取得了令人印象深刻的成果。它们已经成为具有关系信息的数据集事实上的机器学习模型,例如蛋白质图中的交互或社交网络中的友谊。这些成功案例引发了一波针对更多样、更强大图网络架构的研究浪潮,例如图卷积神经网络(GCN)。但截止目前,研究...
太强了!深度学习的Top10模型!
2、卷积神经网络(CNN)模型原理:卷积神经网络(CNN)是一种专门为处理图像数据而设计的神经网络,由Lechun大佬设计的Lenet是CNN的开山之作(www.e993.com)2024年8月5日。CNN通过使用卷积层来捕获局部特征,并通过池化层来降低数据的维度。卷积层对输入数据进行局部卷积操作,并使用参数共享机制来减少模型的参数数量。池化层则对卷积层的输出进行下采样...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
-逻辑回归是一种统计方法,用于二分类问题,如判断邮件是否为垃圾邮件。24.感知机Perceptron-感知机是最简单的神经网络,它是一种线性分类器,用于二分类问题。25.卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetworks(CNN)-CNN是一种深度学习算法,特别适合处理具有网格状拓扑结构的数据,如图像。
【山东科协每日科普】人脸识别、图像搜索、自动驾驶……你了解AI...
在购物软件中识别商品种类,在旅途中识别花花草草,在线办理业务时识别面部都要依赖卷积神经网络。并且,卷积神经网络最初仅是用于处理视觉图像信息,经过迭代和发展,AI能够更好地看见、理解我们的世界,在音频识别自然语言处理等方面有着光明的前景。来源:科普中国...
前沿综述:面向复杂系统建模的多模态图学习
图神经网络在多模态学习中的应用颇具吸引力,因其能灵活地建模不同数据类型内部及跨类型的相互作用。然而,通过图学习进行数据融合需要构建网络拓扑,并在图上实施推理算法。我们提出了一种方法论,它根据给定的多模态输入数据,生成可用于下游任务的输出表征,这就是一体化的多模态图学习。多模态图学习框架可以视为由四个...
市政府关于公布南通市第十三届自然科学优秀学术论文的通知
18.基于卷积神经网络的智能寻书机器人设计与实现羌栋强(江苏商贸职业学院)、王雅楠、张蝶19.基于人文关怀的手术室护士隐私保护认知水平量表编制及信效度分析张敏华(启东市人民医院)、陆宏伟、唐红萍20.生物仿生微环境启发的各向异性微纳复合拓扑结构协同生物因素调控周围神经再生(Bionicmicroenvironment-inspired...