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—...
±1%!动力电池检测不再难!|动力电池_新浪财经_新浪网
高月形象地介绍这种新模型的特点:“卷积神经网络的卷积层和池化层能从电池基础数据中自动找出重要的隐藏特征,实现对电池的深度检测;神经网络能同时观测电池过去和未来的数据,提供更准确的电池健康和性能分析。”简单来说,就是这两种算法结合在一起,能产生1+1>2的能量,能“看透”电池的过去、现状和未来,进而可以广...
从感知、规划来看特斯拉FSD自动驾驶为何全球瑶瑶领先
车道检测神经网络由三部分组成,第一部分包括卷积层、注意力层与其他神经网络层,对车辆摄像头采集的视频信息进行编码,产生丰富的视觉表示。接着,特斯拉利用包含交叉口内车道拓扑、各条道路上的车道数等信息的低精度地图,对车道检测神经网络生成的视觉表示进行增强,输出密集张量信息,并最终转化为车道及其连接性的信息。此...
OpenAI o1与人工智能的过去与未来
直到两年后,当今人工智能的主流技术卷积神经网络,才在基于这个数据库的视觉识别比赛中,超越其他技术路径异军突起。而人工智能对于高度模糊、变动性不确定性极大的语言文本分析处理能力,更是无从谈起——基于卷积神经网络的注意力机制改进,也就是我们现在大语言模型的基础,更是直到2017年才初具雏形。在这样的技术混沌期...
深度学习还不如浅层网络?RL教父Sutton持续反向传播算法登Nature
所有在持续ImageNet上使用的算法都采用了具有三个卷积加最大池化(convolutional-plus-max-pooling)层和三个全连接层的卷积网络。最终层有两个单元,对应两个类别。在任务变更时,这些单元的输入权重会重置为零。这种做法在深度持续学习中是标准做法,尽管它为学习系统提供了关于任务变化时间的特权信息。
【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(www.e993.com)2024年10月23日。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...
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
10神经网络实际上,上面的卷积处理过程,都是在对图片进行特征提取,而最终要进行分类或预测就需要借助神经网络了,所以一般在卷积处理之后需要对数据进行压平(flatten)操作,使其变为1维的数据,便于送入神经网络的输入层。神经网络模型里面(见下图),全连接层/Dense层是深度学习中常用的一种神经网络层,也称为密集连...
量化专题 · 几种神经网络模型预测效果对比及简析
2.4卷积神经网络下图是卷积神经网络的预测情况及参数情况,可以看到在参数总数规模类似的情况下,从选取的窗口来看,卷积神经网络的预测效果要好于多步多层神经网络。2.5循环神经网络下图是循环神经网络的预测情况及参数情况。可以看到在层数少于卷积神经网络的情况下,循环神经网络的总参数数量接近翻倍。
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
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...
利用人工智能搜寻识别 天文学家发现类太阳恒星周围最近最小行星
本项研究设计的在GPU上并行化的快速折叠算法,可以提高低信噪比的凌星信号,从而实现高精度快速搜索。该算法中的卷积神经网络架构由19层神经网络组成,但由于已知的凌星信号真实样本太少,没法有效、精确训练神经网络。基于此,研究团队根据凌星信号图像的物理特征创新设计和生成各种可能的凌星信号,然后在加入200万个利用开...