刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
事实上,我们每天都在使用计算机视觉技术——我们用自己的面孔解锁手机,将图片上传到社交网络之前进行自动修图……卷积神经网络可能是这一巨大成功背后的关键组成模块。这次,我们将要使用卷积神经网络的思想来拓宽我们对神经网络工作原理的理解。打个预防针,本文包含相当复杂的数学方程,但是,你也不必为自己不喜欢线性代数和...
万字长文:怎样弥合人工智能和人脑智能的差距?| 智能渐近线
在信号传递方面,AI系统中的信号传递通常是通过数值计算实现的,例如在神经网络中,神经元的输出是输入加权和的函数,这些加权和通常通过简单的数学函数(如Sigmoid或ReLU)处理。神经信号传导依赖于电化学过程,神经元之间的信息交流通过突触释放神经递质进行,并受到多种生物化学过程的调控。在学习机制方面,AI的学习通常通过算...
【图解深度学习】卷积神经网络结构组成与解释
卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构,网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积(元素相乘再求和)的操作。1.卷积层常见的卷积操作如下:卷积操作解释图解标准卷积一般采用3x3、5x5、7x7的卷积核进行卷积操作。分组卷积将输入特征图按通道均...
对全连接层的通俗理解
借用“图灵的猫”对这个算法的解释:全连接层在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话,全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
1卷积神经网络既然叫卷积神经网络,这里面首先是卷积,然后是神经网络,是2者的一个结合,卷积这个概念实际上来自于信号处理领域,一般是对2个信号进行卷积运算,见下图:神经网络,这是机器学习的元老,是对人脑神经元工作机制的模拟,每个神经元是一个计算单元,输入的数据与权重进行相乘、求和,再加上偏置,得到的数据再经...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
研究表明,外周神经回路和大脑中枢的适应性调整使得这些物种能够快速进化出不同的交配策略,从而促进了行为进化的多样性(www.e993.com)2024年10月23日。该研究为理解神经回路的灵活性提供了新的框架,并对人类大脑如何通过进化形成复杂的社会行为提供了重要启示。研究发表在Nature上。#神经科学#行为进化#大脑回路#果蝇...
20 多家端到端自动驾驶企业/研究机构方案盘点(1)tesla、小鹏汽车...
这种模型能够通过大量标记数据的学习,深入理解自然语言、物理原理以及因果关系,并在一定程度上弥补错误理解场景中的问题。此外,特斯拉正在研究和应用这种模型,通过端到端神经网络技术将其应用于自动驾驶系统,并提高其对世界的理解和识别能力。图5特斯拉端到端最终架构...
独家对话商汤绝影丨通用人工智能AGI敲开的智驾与智舱大变革之门
亿欧汽车:那这过程里算法用的是CNN卷积神经网络,还是通过Transformer?王晓刚:用Transformer,所以难度会更高。虽然我们中间也放一些检测信号,这些都是辅助的,主要的视觉特征还会传过来,所以它的天花板就会更高,那整个网络会更加复杂。原来两段式的端到端,第一段跟原来是一样的,第二段是用一个比较小的网络,因为你...
【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...
30篇论文,就能掌握当今科技90%的知识!ILYA公布神级论文清单(上)
理解长短期记忆网络(LSTM)这篇文章发布在Colah的个人博客上,作者是ChristopherOlah。LSTM,全称长短时记忆网络(LongShort-TermMemorynetworks),是一种特殊的循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN),设计用于解决传统RNN在处理长期依赖问题上的局限性。文章以深入浅出的方式,详细解析了LSTM的工作原理及其内部机...