人人都能搞定的大模型原理 - 神经网络
于是乎层级神经网络,卷积神经网络,循环神经网络,深度信念网络等模型呼啸而来。05什么是大模型?了解感知器和单神经元的原理是为了后续更好的了解“基于深度神经网络机器学习”的基础。我们经常所听到的大模型有几百亿几千亿的参数,这里的参数其实就是神经网络的输入权重和输出阈值的总和。我们假定一个神经元有9...
池化层:优化卷积神经网络的关键组成部分
池化层是卷积神经网络中的一个重要组成部分,其作用是通过减少特征图的尺寸来减少计算量,并且能够提取特征图中的重要特征。在卷积神经网络中,池化层通常紧跟在卷积层之后,其输出作为下一层的输入。池化层通过对输入特征图的局部区域进行聚合操作,得到一个更小尺寸的输出特征图。通常情况下,池化层采用的是非线性下采样...
【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...
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
隐藏层激活函数:隐藏层的激活函数主要作用是引入非线性,使得神经网络能够学习复杂的模式和特征。如果没有非线性激活函数,多个隐藏层堆叠起来的网络与单层网络的表达能力相似,无法捕捉数据中的复杂关系(如输入图像中的边缘、纹理、形状等特征),非线性映射可以在神经网络中将这些特征组合起来,映射到不同类别的概率分布上,从...
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。
2024年AIGC应用层10大趋势
一种通用型卷积神经网络加速器架构研究商用交换芯片国产替代加速(2024)计算机专题:鸿蒙生态加速发展2024年人形机器人专题策略:量产渐行渐近,未来不远供需端双击推进AIPC产业发展(2024)2024年AI智算产业趋势展望2024AIGC应用层十大趋势白皮书《GPU核心技术与实践合集》...
汪虹宇 黄宣植|“无人机+AI”模式对环境执法监测的影响——以秸秆...
卷积神经网络可以自动从图像中提取特征,而不需要手工定义规则。它们具有多个卷积层和池化层,可以处理不同层次的图像特征,使计算机能够更好地理解和分类图像。大规模数据集(如ImageNet)的可用性以及GPU等硬件的改进使得深度学习模型能够在大规模图像识别任务中取得卓越的性能,包括图像分类、物体检测和图像分割。除此之外,...
武汉晚报-眼见未必是真!如何识别“AI换脸”?
从专业层次上讲,换脸技术的深度学习算法主要包括生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN),卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN),循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)和编码器-解码器(Encoder-Decoder)四种。其中,CNN和RNN是分别具有不同功能的前馈神经网络和递归神经网络;GAN是一种通过生成模...
追问daily | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
通过对大鼠和山羊的实验,研究团队发现背侧丘脑的血清素神经元在血糖水平高时能感知到这一变化,并通过激活下丘脑弓状核中的亲和素神经元(KNDy神经元)来提升生殖功能。实验中,通过RNA序列分析和组织学分析确认,大鼠KNDy神经元主要表达5-羟色胺2C受体(5HT2CR),这是一种与血清素结合的蛋白质,能够刺激生殖激素的释...
入门必读,写给初学者的人工智能简史
这个“感知器”包括三层结构,一端是400个光探测器,模拟视网膜。光探测器多次连接一组512个电子触发器。当它通过一个特定的可调节的兴奋阀值时,就会像神经元一样激发。这些触发器连接到最后一层,当一个物体与感知器受训见过的对象相互匹配时,它就会发出信号。