智能时代的深度学习:基础、算法与应用前景
计算机视觉是深度学习最成功的应用之一。通过卷积神经网络,深度学习能够在图像分类、目标检测、图像分割等任务中取得优异的表现。例如,ImageNet竞赛中,深度学习模型的表现大幅超越了传统方法。2.自然语言处理自然语言处理是另一个深度学习的重要应用领域。循环神经网络和变换器模型(Transformer)在文本生成、情感分析、机...
智能科技的崛起:机器智能的应用与未来展望
例如,卷积神经网络(CNN)在图像处理中的应用,使得计算机能够以接近人类的准确度识别物体。自然语言处理NaturalLanguageProcessing自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是机器智能的重要组成部分,旨在使计算机能够理解和生成自然语言。NLP的应用包括:聊天机器人:能够与用户进行自然对话。文本分析:从大量文本中...
【广发金工】2024精选深度报告系列之四:基于卷积神经网络的ETF...
由此可见,训练后的卷积神经网络能对标准化的价量数据图表进行有效的特征提取,识别出其中的价格以及交易量形态走势信息,从而与未来的股价走势进行建模,实现对未来股价的预测。四、实证分析4.1数据说明由个股汇总到指数,再映射ETF的逻辑,我们将选股因子应用到ETF轮动。考虑到ETF产品的流动性,对ETF产品作规模和成交...
计算机视觉中基于图神经网络和图Transformers的方法和最新进展
具体来说,我们根据输入数据的模态将图神经网络在计算机视觉中的应用大致划分为五类:自然图像(二维)、视频、视觉+语言、三维数据(例如,点云)以及医学影像。在每个类别中,我们再根据视觉任务的不同对方法和应用进一步分类。这种以任务为导向的分类法使我们能够研究不同的基于图神经网络的方法是如何处理每个任务的,以...
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可辅助将图像划分...
NeurIPS 2024|FaceChain团队新作,开源拓扑对齐人脸表征模型
卷积神经网络在自动提取人脸特征并用于人脸识别任务上已经取得了巨大的成功(www.e993.com)2024年10月23日。训练基于卷积神经网络的人脸识别模型的损失函数主要分为以下两种类型:(1)基于Metric的损失函数,例如Tripletloss,Tupletloss以及Centerloss。(2)基于Margin的损失函数,例如ArcFace,CosFace,CurricularFace与AdaFace。相比...
创新AI赋能 让消化道“土豆”无法遁形
卷积神经网络(CNN)是一种专用于处理网格型数据的神经网络,尤其适用于图像数据处理,CNN可以代替传统的人工设计和提取特征的过程,具有特征自适应提取能力,能将人为参与程度降到最低并最大化计算机辅助诊断功能。在医学影像诊断领域,已有多项研究报道利用CNN技术辅助诊断,得到了令人鼓舞的结果。”宛新建创新发现,运用CNN...
关于「光学神经网络」的一切:理论、应用与发展
此外,利用D2NN执行任务的新型相机设计和光学元件可以被动地应用于医疗技术、机器人、安防以及任何需要图像和视频数据的应用中。例如,全光衍射神经网络可用于构建全息图像,通过三维打印以极低的成本实现“太赫兹”成像,高速重建高质量图像。4)基于傅立叶变换的实现...
微美全息(NASDAQ:WIMI)研究基于深度卷积神经网络的增强现实动态...
深度卷积神经网络具有较强的特征提取和分类能力,能够从复杂的图像中提取出有用的特征信息,并将其用于物体识别和跟踪,并使用大规模的动态图像数据集来训练深度卷积神经网络,以提高网络的泛化能力和识别准确性。深度卷积神经网络(DeepConvolutionalNeuralNetwork,简称DCNN)是一种特殊的神经网络结构,主要用于图像识别和...
...受螳螂视觉启发的立体人工复眼技术及其边缘计算应用
具体实现上,左右眼的编码数据分别由两个共享权重值的独立卷积神经网络(CNN)处理,然后将从每个CNN网络获得的特征合并并输入到全连接层(FCL)中进行回归计算。这一过程生成了一个包含物体在三维空间中位置和速度信息的六维输出向量,为实时物体跟踪提供了全面的数据支持。