刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的

使用我们今天所学内容构造一个卷积层的时间到了。我们的方法几乎与用在密集连接神经网络上的方法相同,唯一的差别就是不使用简单的矩阵相乘,这一次我们将会使用卷积。前向传播包含两个步骤。第一步是计算中间结果Z,它是由前一层的输入数据与张量W(包含滤波器)的卷积结果,加上偏置项b得到的。第二步是给我们...

锐云科技取得一种基于卷积神经网络的人脸识别方法专利,能够更加...

专利摘要显示,本发明公开了一种基于卷积神经网络的人脸识别方法,包括利用训练数据集训练人脸识别网络,将人脸图像输入训练完成的人脸识别网络,利用GAP层对中间特征图进行全局平均池化操作,初级特征向量顺次经过全连接层和softmax层,最后输出得到分类结果等步骤。人脸识别网络包括DSAG单元、GM池化层、GAP层、全连接层和softma...

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。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

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秩近似的技术将该稠密矩阵由若干个小规模矩阵近似重构出来,这种方法归类为低秩近似算法。一般地,行阶梯型矩阵的秩等于其“台阶数”-非零行的行数。低秩近似算法能减小计算开销的原理如下:基于以上想法,Sindhwani等人提出...

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。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...

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(www.e993.com)2024年11月10日。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...

猫咪怎样启发了人工神经网络的诞生?

其中,简单细胞(SimpleCell)感知光照信息,复杂细胞(ComplexCell)感知运动信息。到了1980年前后,日本科学家福岛邦彦受猫咪生物实验的启发,模拟生物视觉系统并提出了一种层级化的多层人工神经网络,即“神经认知”系统,这是现今卷积神经网络的前身。在论文中,福岛邦彦提出了一个包含卷积层、池化层的神经网络结构。

北大团队打造数据流架构,实现2.8倍以上吞吐提升,解决视觉...

但是,相比卷积神经网络,Transformer模型的参数量和计算量有着显著增加,因此在端侧芯片面积、功耗等相对比较受限的场景中,面临着更高的部署挑战和计算挑战。使用FPGA进行视觉Transformer加速很有前景,但也很有挑战性。现有的基于FPGA的视觉Transformer加速器主要依赖于时序架构,该架构通过重用相同的硬件块来处...

【图解深度学习】卷积神经网络结构组成与解释

卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构,网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积(元素相乘再求和)的操作。1.卷积层常见的卷积操作如下:卷积操作解释图解标准卷积一般采用3x3、5x5、7x7的卷积核进行卷积操作。

AI产品经理必知的100个专业术语

二、深度学习与神经网络21、人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)人工神经网络是一种模仿生物大脑结构的计算模型,由输入层、隐藏层和输出层组成。22、卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)卷积神经网络主要应用于图像处理,通过卷积层识别局部特征,并通过池化层减少空间维度。