刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
现在,我们需要处理卷积神经网络自身的反向传播,为了达到这个目的,我们会使用一个叫做全卷积的矩阵运算——见下图。请注意,我们在这里使用的卷积核会提前旋转180°。这个运算可以通过下面的公式描述,其中的滤波器记作W,dZ[m,n]是一个标量,它属于从前一层得到的偏导数。图11.全卷积池化层除了卷积层,CNN...
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
前馈神经网络的持续反向传播如算法1所示。处理小批量数据时,可以采取一种更经济的方法:通过对小批量数据上的即时贡献效用取平均值,而不是保持一个运行平均值来节省计算量。在ImageNet上的应用研究使用了包含1000个类别的ImageNet数据库,每个类别有700张图片,分为600张训练图像和100张测试图像。在...
机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
1.3.2多层感知器(MLP)与卷积神经网络(CNN)1.3.3MNIST手写数字数据集介绍1.3.4实操案例Ⅳ:分别采用MLP和CNN实现手写数字识别声子超材料数据批量自动计算方法2.1COMSOLwithMatlab介绍2.2实操案例Ⅰ:生成用于声子超材料计算的Matlab代码2.3实操案例Ⅱ:变量为几何/材料参数的声子超材料数据批量自动计算方...
清华光学AI登Nature!物理神经网络,反向传播不需要了
一开始,当层数从2层增加到8层,计算机训练网络的平均准确度几乎只有理论准确度的一半。而通过FFM学习方法,系统的网络准确度提升到92.5%,接近理论值。这表明了,随着网络层数的增加,传统方法训练的网络性能下降,而FFM学习能够维持高精度。同时,通过将非线性激活纳入FFM学习,可以进一步提升ONN的性能。在实验中,非线性...
30年冷板凳,诺贝尔物理学奖得主Hinton的AI往事
你的大脑中大约有800亿个神经元,彼此间共享超过100万亿个连接。你的颅骨里仿佛藏着一个星系,其恒星总在不停移动。新的知识以微调的形式融入你现有的神经网络中。有时它们是短暂的:比如你在派对上认识一个陌生人,他的名字可能只会在你的记忆网络中留下短暂的痕迹。但有时记忆却会伴随你一生,比如当那个陌生人...
实用先行!玻色量子完成数亿元A轮融资
通过相干光量子计算机真机,可以在毫秒内解决大规模的二进制优化问题,为神经网络的快速训练提供了另一种可能性(www.e993.com)2024年10月23日。这是国际上首个可以在相干光量子计算机上训练多层神经网络的算法,为梯度反向传播法提供了一种替代方法,是实现了量子神经网络训练领域的重要突破。
打败英伟达的,绝不会是另一个“英伟达”
在深度学习中,矩阵乘法是最核心的操作之一。神经网络的训练和推理过程都涉及大量的矩阵运算,例如在前向传播和反向传播中都需要进行复杂的矩阵乘法和加法操作。TPU的最大优势之一就是它内置了专用的矩阵乘法加速器,通常称为MXU(MatrixMultiplyUnit)。这一硬件加速器专门用于高效执行矩阵乘法操作。与GPU不同,TPU的...
【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...
突触动力学如何启发对大脑神经网络的认识?
神经网络是复杂的生物系统,其行为受到突触可塑性的影响。突触可以分为电突触(ElectricSynapse)和化学突触(ChemicalSynapse)。突触可塑性是指神经元之间突触连接强度的可变性,对于学习、记忆和神经功能的塑造至关重要。在集智俱乐部,香港城市大学神经科学系助理教授冯志聪(AlanFung)介绍了突触动力学,短期突触可塑性如何...
无心插柳:苏联数学家柯尔莫哥洛夫与神经网络的新生
1974年,哈佛大学的一篇统计学博士论文证明了神经网络的层数增加到三层,并且利用“反向传播”(back-propagation)学习方法,就可以解决XOR问题。这篇论文的作者沃波斯(PaulWerbos),后来得了IEEE神经网络学会的先驱奖。沃波斯这篇文章刚发表时,并没有在神经网络圈子里引起多少重视,主要原因是沃波斯的导师是社会学和政治学...