刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
除了卷积层,CNN通常会用到所谓的池化层。它们最早被用来减小张量的大小以及加速运算。这些层是比较简单的——我们需要将我们的图像分成不同的区域,然后在每一个部分上执行一些运算。例如,对MaxPool层而言,我们会选择每个区域的最大值,并将它放到对应的输出区域。与卷积层的情况一样,我们有两个可用的超参数—...
人人都能搞定的大模型原理 - 神经网络
人工智能的发展起步于1950年,期间经历了各种里程碑和变革,与此相关的神经网络技术也从最初的单层感知到复杂的层级和卷积神经网络一路创新和变革,不断推动人工智能领域的发展,直到2022年ChatGPT的问世,彻底引爆了大众的目光。人工智能技术经历了漫长的迭代过程,无论如何变革都离不开最早的神经网络模型“感知机”...
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
卷积神经网络是深度学习的核心技术之一,广泛应用于图像识别和分类任务。CNN通过卷积层、池化层和全连接层的组合,能够有效地提取图像中的特征,实现目标检测、物体识别和语义分割等任务。??目标检测:识别并定位图像中的特定物体,如行人、车辆、交通标志等。常用的目标检测模型包括YOLO(YouOnlyLookOnce)、SSD(Sing...
寒武纪-U取得卷积神经网络正向运算专利,实现一层或多层人工神经...
使用该装置可以实现一层或多层人工神经网络卷积层的正向运算。对于每一层来说,首先对输入神经元向量依据卷积窗口进行数据选择,然后与卷积核进行卷积运算,计算出本层的中间结果,然后对该中间结果加偏置并激活得到输出数据。将输出数据作为下一层的输入数据。
思泰克:公司的AI人工智能算法导入了卷积神经网络,利用卷积层的...
思泰克(301568.SZ)12月1日在投资者互动平台表示,公司自设立以来深耕于机器视觉检测设备领域,其核心技术包括AI人工智能算法、光源系统、机器视觉软件底层及应用层算法等多个领域,并取得多项技术成果。公司的AI人工智能算法导入了卷积神经网络,利用卷积层的深度学习及训练提取出检测图像特征,实现部分人工替代及算法...
TextCNN(卷积神经网络用于文本)
TextCNN是一种用于文本分类的卷积神经网络(CNN)模型,由YoonKim在2014年提出(www.e993.com)2024年10月23日。它通过将卷积神经网络应用于自然语言处理任务,特别是文本分类,有效地捕捉了文本中的局部特征。一、主要特点1.词嵌入(WordEmbedding):将词汇映射到高维空间中的向量,这些向量能够捕捉词汇的语义信息。2.卷积层(ConvolutionalLayer)...
【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
总结:前端压缩几乎不改变原有网络结构(仅仅只是在原模型基础上减少了网络的层数或者滤波器个数),后端压缩对网络结构有不可逆的大幅度改变,造成原有深度学习库、甚至硬件设备不兼容改变之后的网络。其维护成本很高。一、低秩近似简单理解就是,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...
从图神经网络到几何深度学习:AI4Science 的下一个颠覆性突破在何处?
SWL对应的神经网络层:消息传递单纯复形网络MPSNs除了之前提到的节点特征外,还需考虑边、面及高阶拓扑特征的整合。这些整合基于消息传递模式,通过加和来形成新的信息,而这些模式遵循一定规则,例如连接方式和相关性(如同属于某一阶拓扑)。相关性可能涉及多个方面,比如共面的关系,以及不同阶拓扑之间的交互。例如,...
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...
神经网络、Transformer、占据网络...晦涩难懂吗?看完这篇文章你...
1、LayerNormalization“层归一化”到底是个啥,没了可不可以?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。