卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
CNN的优点:局部感知性:CNN通过卷积操作可以捕捉输入数据的局部空间关系,能够有效地提取图像、语音等数据中的局部特征。参数共享:CNN中的卷积核在整个输入数据上共享参数,这样可以大大减少网络的参数数量,降低过拟合的风险,并提高模型的训练效率。平移不变性:CNN具有平移不变性,即对输入数据的平移操作不会改变网络的输出。
深度学习|掌握经典:深入学习卷积神经网络架构的必要性
参数共享:在卷积层中,所有神经元共享同一组卷积核(即权重),这使得网络能够从全局角度学习和提取特征。参数共享减少了模型参数的数量,提高了模型的泛化能力。池化层(Pooling层):池化层是CNN中的重要结构,它可以有效地降低特征图的维度,减少计算复杂度。同时,池化操作增强了网络的鲁棒性,使得模型对输入的微小变化不敏感。
dreamcoder-arc:用于抽象和推理的神经网络 ARC-AGI
首先,高度可变的网格大小排除了卷积神经网络(CNN)的使用,CNN依赖于固定大小的图像输入,或者至少在使用自适应或全局池化层时有一个最小大小的输入[33,34]。在我们的例子中,我们需要一个能够有效地处理小到1×1网格的网络。一种选择是将所有网格填充到一个足够大的固定大小,如30×30。然而,当大部分图像是填充时,...
PNAS速递:揭示图卷积神经高效的原因
这些发现不仅适用于风格化模型,还能捕捉到真实世界和数据集中的定性趋势。利用本文分析,可以进一步提高异质数据集上图卷积网络模型的性能。图1在具有不同噪声水平的数据集上,针对不同图神经网络架构、不同损失(有或没有显式正则化)的双下降泛化。任务为节点分类,红色为测试误差,黑色为测试准确性。编译|刘培源...
太强了!深度学习的Top10模型!
优点:突破梯度消失与模型退化:凭借残差块与跳跃连接的引入,ResNet成功解决了深度网络的训练难题,有效避免了梯度消失与模型退化现象。构建深层网络结构:由于克服了梯度消失与模型退化问题,ResNet得以构建更深层的网络结构,显著提升了模型的性能。多任务卓越表现:得益于其强大的特征学习和表示能力,ResNet在图像分类、目...
挑战Transformer的Mamba是什么来头?作者博士论文理清SSM进化路径
首先,作者介绍了一类具有众多表征和属性的模型,它们概括了标准深度序列模型(如循环神经网络和卷积神经网络)的优势(www.e993.com)2024年8月5日。然而,作者表明计算这些模型可能具有挑战性,并开发了在当前硬件上运行非常快速的新型结构化状态空间,无论是在扩展到长序列时还是在自回归推理等其他设置中都是如此。最后,他们提出了一个用于对连续信号进行...
独家对话商汤绝影丨通用人工智能AGI敲开的智驾与智舱大变革之门
亿欧汽车:那这过程里算法用的是CNN卷积神经网络,还是通过Transformer?王晓刚:用Transformer,所以难度会更高。虽然我们中间也放一些检测信号,这些都是辅助的,主要的视觉特征还会传过来,所以它的天花板就会更高,那整个网络会更加复杂。原来两段式的端到端,第一段跟原来是一样的,第二段是用一个比较小的网络,...
在ChatGPT 出现之前,李飞飞的ImageNet如何奠定了人工智能的技术...
神经网络的世界AlexNet的成功,催生了新一代神经网络的热潮,每年都取得令人惊叹的飞跃。像任何占主导地位的生物一样,这种新型神经网络几乎垄断了它们所处的环境。它们是如此有效而优雅,适用范围又如此之广,几乎所有其他技术都在一夜之间被淘汰出局。很快,AlexNet被更强大的卷积神经网络(CNN)取代。微软亚洲研究院在...
AI领域的几个概念:机器学习、深度学习和大模型
深度学习常见算法有反向传播(Backpropagation)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)等,后续会详细介绍。深度学习的优点(和传统机器学习相比):自动提取特征。深度学习可以自动学习特征,从而避免了手动提取特征的麻烦。适用于大规模数据。深度学习的算法适用于大规模的数据集。预测效果较好。深度学...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
近日,特斯联首席科学家、特斯联国际总裁邵岭博士及其合作团队发表最新研究成果,探索将卷积神经网络(ConvNets)的优势与Transformer架构相结合的并行设计方法。该研究成果可广泛应用于多模态学习、图像分类、图像分割、图像检索等场景,并能够有效提升模型在计算机视觉任务中的性能、提供更佳的灵活度,改善医疗诊断、自动驾驶等现实...