复旦大学计算机科学技术学院姜育刚团队获国家自然科学奖二等奖

这一想法独立于视觉计算架构本身,无论计算架构如何演进,从过去的统计机器学习方法、到卷积神经网络、再到最新的多模态大模型,都可以深入挖掘视觉数据的多元特性并进行关联建模。“多元协同的视觉计算理论与方法”项目赋予机器“慧眼”,让机器有识别与分辨的能力,不畏复杂动态视觉数据之交织莫测,助力破解视觉计算领域的难...

卷积神经网络CNN架构实现细胞生长和作用机制的数据提取

卷积层:用来提取图像的局部特征。通过卷积核的过滤提取出图片中局部的特征,类似初级视觉皮层进行初步特征提取。池化层:用来大幅降低参数量级,实现数据降维。下采样实现数据降维,大大减少运算量,避免过拟合。全连接层:用来输出想要的结果。经过卷积层和池化层处理过的数据输入到全连接层,得到最终想要的结果。人类视觉...

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。

视野扩大271倍,上海理工大学开发超快卷积光学神经网络

研究团队开发了一种超快卷积光学神经网络(ONN),该网络无需依赖光学记忆效应,即可实现对散射介质后方物体的高效清晰成像。该神经网络利用强散射过程直接提取特征,实现无记忆图像重建,视野扩大271倍,计算速度达到了每秒1.57千万亿次运算。该研究以「Memory-lessscatteringimagingwithultrafastconvolutionaloptical...

清华大学取得去模糊卷积神经网络训练专利,提高去模糊效果

该方法使去模糊卷积神经网络更满足实际应用场景,提高去模糊效果。金融界提醒:本文内容、数据与工具不构成任何投资建议,仅供参考,不具备任何指导作用。股市有风险,投资需谨慎!

智能网联汽车车载服务生态的架构规划与发展建议

随着技术的发展,可能会有更先进的模型出现,提供更优的性能和效率(www.e993.com)2024年11月11日。因此,将ResNet18应用于此领域,能够提升智能网联汽车车载系统的移植性与可复用性,同时收集整理相关数据,为更先进的卷积神经网络模型提供支撑。4.2构建智能网联汽车车载服务生态的宏观环境

自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...

这是一种神经网络中常用的技术,它通常应用于每个网络层的输出或者激活值。用于在训练过程中对每一层的输入进行归一化处理,就可以确保每一层的输入都具有相似的分布,每个卷积层的输出会被归一化,然后再传递给下一层,以有助于网络学习和稳定训练。可以用一个简单的卷积神经网络(CNN)来说明层归一化在图像处理中的...

...来处理卷积运算的设备和方法专利,该专利技术能实现在神经网络...

专利摘要显示,提供用于在神经网络中处理卷积运算的方法和装置。该装置可以包括:存储器,以及处理器,其被配置为:从存储器中读取存储在存储器中的输入数据的划分的块之一;通过利用内核对划分的块之一执行卷积运算来生成输出块;通过使用输出块来生成特征图;以及将特征图写入到存储器。

卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?

上文介绍了神经网络的基础概念,今天我们在神经网络的基础上,看看卷积神经网络(CNN)是如何完成图像识别任务的。一、图像识别的痛点问题在CNN出现之前,图像识别有两个大难题:图像需要处理的数据量太大:图片是由像素构成的,每个像素又由颜色(R、G、B三个数值)构成,用720p的手机摄像头随便拍张照片,就是1280*720...

诺贝尔物理学奖为何颁给机器学习?Physics for AI 综述介绍

深度学习模型,尤其是卷积神经网络(CNNs),在图像和信号处理方面表现出色。这些模型可以被训练来识别和处理电磁场中的模式,如电磁波的传播特性、天线的辐射模式等。通过学习这些复杂的电磁现象,深度学习模型能够提供对电磁场行为的深入理解,并在设计和优化电磁系统方面发挥作用。