追问daily | 人工神经网络获2024诺贝尔物理学奖;光学方法或高估...

该研究通过将果蝇视觉系统中的神经元连接图谱与人工智能中的卷积神经网络进行比较,推测Dm3和TmY细胞在果蝇形状视觉中的作用。研究人员分析了Tm1和Dm3、Tm1和TmY之间的连接模式,提出这些细胞的连接可以类比为卷积核,用于检测视觉刺激的局部方向。尤其是TmY细胞的感受野(ERFs)被预测为由复杂的兴奋性和抑制性通路重叠形成,...

刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的

在本文开始,由于需要学习的参数数量巨大,我提到密集连接神经网络在处理图像方面是很弱的。既然我们已经了解了关于卷积的所有内容,让我们来考虑一下它是如何优化计算的吧。在下图中,2D卷积以一种稍微不同的方式进行了可视化——用数字1-9标记的神经元组成接收后续像素亮度的输入层,A-D这4个单元代表的是计算...

研究人员开发出卷积光学神经网络 可在自动驾驶和机器人视觉等领域...

盖世汽车讯卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)具有卓越的图像识别能力,在人工智能领域,尤其是ChatGPT等平台上表现突出。据外媒报道,中国上海理工大学(UniversityofShanghaiforScienceandTechnology)的研究团队成功将CNN的概念引入光学领域,并实现了卷积全光神经网络,为人工智能成像技术带来革命性进步。

自动驾驶中一直说的BEV+Transformer到底是个啥?

首先,通过卷积神经网络(CNN)对摄像头和雷达数据提取特征,并进行投影转换生成BEV视角的特征图。这样就能在车身上方生成完整的俯视图,为Transformer模型提供丰富的环境信息。2.自注意力机制的全局关系分析Transformer模型利用自注意力机制分析BEV特征图中的不同位置特征,建立物体与物体之间的相关性。例如,系统可以分析道路...

诺贝尔物理学奖为何颁给机器学习?Physics for AI 综述介绍

最早的光学神经网络是光学Hopfield网络,由DemetriPsaltis和Farhat在1985年提出。文章中介绍了光学实现线性操作、非线性激活操作和卷积操作的方法,这些操作是传统神经网络中的关键组成部分。电磁学的原理在神经网络中的应用不仅限于光学神经网络。例如,电磁场的计算和模拟可以通过深度学习方法来增强,从而提高计算效率和准确...

卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?

CNN由卷积层、池化层、全连接层三部分构成,它们各自的作用如下:卷积层(ConvolutionalLayer):卷积层负责提取图像中的局部特征(www.e993.com)2024年11月11日。池化层(PoolingLayer):池化层负责大幅降低参数量级,在保留重要特征信息的同时,降低计算复杂度。全连接层(FullyConnectedLayer):全连接层类似传统神经网络的作用,根据卷积层和池化层处理过...

...学中的机器学习:从数据到发现的新范式|算法|量子计算|神经网络...

例如,卷积神经网络(CNN)是一种受视觉皮层启发的机器学习模型,广泛用于图像分类任务中,以识别对撞实验中的粒子轨迹。这些技术使物理学家能够区分“信号”事件和“背景”事件,其中信号代表新物理学现象,背景则是已知过程。此外,机器学习在高能粒子相互作用的仿真和重建方面也发挥了重要作用,使其成为粒子物理研究中不可或...

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

█神经技术电子舌结合AI技术精准识别食品质量差异新算法助力神经网络克服“灾难性遗忘”基于神经连接图谱预测果蝇视觉系统功能的新突破新型非线性动态模型揭示神经活动与行为的复杂关系超薄光学设备助力精准监控与刺激哺乳动物大脑新型脑机接口算法:低功耗硬件实现精准解码...

量化专题 · 神经网络理论:神经元、激活函数及网络结构

本文主要介绍了神经网络的基础概念,如构成神经网络最基本的单元神经元、在神经网络中决定了其计算效率和学习性能的重要的组成部分激活函数、常用的激活函数类型以及其各自的优缺点、神经网络常见的网络结构类型。激活函数我们主要介绍了sigmoid型、ReLU函数和Softplus函数。Sigmoid型函数可以将实数映射到概率空间,但可能会面...

神经网络、Transformer、占据网络...晦涩难懂吗?看完这篇文章你...

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作用。如果是无层归一化的网络的情况下,每一层的输入可能具有不同的分布,这样再做梯度传递及下降过程中,就会因为不同的分布导致每层更新的模型权值差别较大,此时,模型就会发散。这就是我们经常碰到的梯度爆炸。另外一方面,当网络较深时,梯度需要通...