如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」
其中每个箭头都是一个卷积。此外,W通常是??或V。上图是一张卷积神经网络的(经过简化的)图像,而该网络在机器学习领域具有重要地位。对于该网络的构建方式,值得注意的主要概念是:此神经网络的结构会迫使得到的映射V→W为等变映射。所有权重的空间比传统的(全连接)神经网络小得多。在实践中,这...
神经网络与傅立叶变换到底有没有关系?
卷积神经网络中卷积层是主要基础组曾,在网络中,任何卷积层的主要工作是将滤波器(卷积核)应用于输入数据或特征图,对前一层的输出进行卷积。该层的任务是学习过滤器的权重。在一个复杂的卷积神经网络中看到,层数很多,每层的过滤器也很多,这使得计算成本非常高。使用傅里叶变换可以将层计算转换为频域中的元素乘积,...
浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用
神经网络架构在不断发展,最初是把全部神经元逐层连接起来的全连接神经网络,但它容易过拟合且推理速度慢,后来逐步发展出能进行局部连接的卷积神经网络,卷积时只有部分神经元被激活从而减少计算量;卷积神经网络不能处理时间序列数据,后来发展出了能记忆上个时刻状态的循环神经网络;另外,为了处理包含复杂拓扑关系的图数据,...
【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
简单理解就是,卷积神经网络的权重矩阵往往稠密且巨大,从而计算开销大,有一种办法是采用低秩近似的技术将该稠密矩阵由若干个小规模矩阵近似重构出来,这种方法归类为低秩近似算法。一般地,行阶梯型矩阵的秩等于其“台阶数”-非零行的行数。低秩近似算法能减小计算开销的原理如下:基于以上想法,Sindhwani等人提出...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
DUCT的提出在学术上推动了Transformer和卷积神经网络的融合,在实际应用中亦具有广泛潜在价值,有助于推动计算机视觉技术的发展和创新。在图像分类方面,DUCT能够处理图像并将其分类到不同的类别中,这对于图像识别、内容分析和检索等任务至关重要;在图像分割中,在医学成像、自动驾驶和机器人视觉等领域,DUCT可辅助将...
产品经理需要知道的AI相关知识(二)
卷积神经网络(CNN):在处理图像数据时,CNN等模型可以提取图像的视觉特征,并将其转换为数值型的特征向量(www.e993.com)2024年9月10日。傅里叶变换:在音频处理中,傅里叶变换可以将音频信号从时域转换到频域,从而提取音频的频域特征。如果上述让你没有太明白和深刻的理解。我们通过以下例子来对向量化进行形象解说:...
吉林大学管欣教授团队研究成果:基于卷积神经网络的汽车操纵稳定性...
2.构建基于卷积神经网络CNN的操纵稳定性试验类型分类模型:利用卷积神经网络模型,将汽车操纵稳定性试验类型分类问题转化为图像分类问题,以试验数据曲线图像作为输入,以试验类型分类结果为输出,建立卷积神经网络分类模型。3.基于卷积神经网络CNN的分类模型的训练与验证:在基于卷积神经网络的操纵稳定性试验类型分类模型的基础上...
关于「光学神经网络」的一切:理论、应用与发展
接下来,我们将简要介绍光学矩阵乘法器,它是线性乘法和求和运算的基本光学实现方式——即矩阵乘法,然后从实现乘法运算的不同原理出发,说明如何在光学神经网络中实现线性运算。1)光学矩阵乘法器矩阵乘法是矩阵运算中非常重要的运算,其计算过程比较复杂。简单地说,两个矩阵之间的乘法运算就是将第一个矩阵的第i行对应元...
写给小白的 AI 入门科普
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)和循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN),是1990年代左右诞生的比较知名的神经网络模型。它们的具体工作原理比较复杂。反正大家记住:卷积神经网络(CNN)是一种用于处理具有类似网格结构的数据(例如图像和视频)的神经网络。所以,它通常用于计算机视觉中,可以用来图像...
猫咪怎样启发了人工神经网络的诞生?
卷积神经网络为大众熟知的最广泛应用是人脸识别技术,我们在手机照片中经常看到。比如,如图8所示,一张“人脸”可以看做简单模式的层级叠加,第一个隐藏层学习到的是人脸上的轮廓纹理(边缘特征),第二个隐藏层学习到的是由边缘构成的眼睛鼻子之类的“形状”,第三个隐藏层学习到的是由“形状”组成的人脸“图案”,每...