泰尔股份:卷积神经网络在设备智能运维中的应用

投资者提问:之前互动说公司利用卷积神经网络和循环神经网络,构建滚动轴承和齿轮箱的故障预警模型和故障诊断模型,但是最近的互动又说工业机器人不涉及神经网络技术...

刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的

核卷积并不仅仅用在卷积神经经网络中,它也是很多其他计算机视觉算法的关键元素。这个过程是这样的:我们有一个小的数字矩阵(称作卷积核或滤波器),我们将它传递到我们的图像上,然后基于滤波器的数值进行变换。后续的特征图的值要通过下面的公式计算,其中输入图像被记作f,我们的卷积核为h。计算结果的行列索引分别记...

酷贝科技申请基于图像增强与 3D 卷积神经网络的视频行为识别方法...

该方法包括从目标视频中确定出待识别图像,并对待识别图像进行特征增强,得到增强图像,然后将增强图像输入行为识别模型,得到至少一个行为识别结果,其中,行为识别模型是基于初始3D卷积神经网络模型训练得到的;再将增强图像输入训练好的场景识别模型,得到场景识别结果,然后基于至少一个行为识别结果和场景识别...

TextCNN(卷积神经网络用于文本)

2.卷积层(ConvolutionalLayer):使用不同大小的卷积核在文本上滑动，以捕捉不同长度的局部特征。每个卷积核对应一个特征图(featuremap)，可以捕捉到不同大小的n-gram特征。3.池化层(PoolingLayer):通常使用最大池化(maxpooling)来减少特征图的维度，提取最重要的特征。4.全连接层(FullyConnectedLayer...

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...

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,能够更加充分地从低分辨率人脸图像中提取有用特征信息,专利,大模型,人脸识别,锐云科技,人脸图像,卷积神经网络

视野扩大271倍,上海理工大学开发超快卷积光学神经网络

卷积ONN由一个光学输入层、两个卷积层和一个全连接输出层组成,可进行光速并行的一步计算(www.e993.com)2024年11月13日。独特的是,并行多级光学卷积核采用涡旋和随机照明直接提取特征。该神经网络可通过强散射过程进行训练,使视野(Fieldofview)扩大271倍。这一过程不仅大大提高了成像速度,而且显著增强了图像质量,使得在复杂散射环境下成像...

上理工团队开发超快速的卷积光学神经网络,助力人工智能成像

这项技术构建了一个多阶段的卷积网络ONN，它由多个并行核心组成，能够以光速进行操作，直接从散射光中提取特征，实现图像的快速重建。这一过程不仅极大地提高了成像速度，还显著增强了成像质量，使得在复杂散射环境中的成像成为可能。同时，ONN的计算速度达到了每秒1570万亿次操作，为实时动态成像提供支持。此技术另一大...

三星取得用于使用内核来处理卷积运算的设备和方法专利,该专利技术...

金融界2024年3月5日消息,据国家知识产权局公告,三星电子株式会社取得一项名为“用于使用内核来处理卷积运算的设备和方法“,授权公告号CN111295675B,申请日期为2018年10月。专利摘要显示

【臻于至善·活动信息】PFUNT学术联航——2024诺奖解读

Hinton在1986年提出的反向传播算法解决了多层神经网络的训练难题。反向传播利用链式法则逐层计算每个参数的梯度,以更新权重。然而,早期的神经网络训练面临梯度消失问题,特别是在使用Sigmoid激活函数时,导数趋于零,导致深层网络训练困难。Hinton提出利用RBM进行预训练的突破性方法。在这一过程中,将每两层网络视作一个RBM进行...

卷积神经网络(CNN)基础知识整理

卷积核/Kernels,(convolutionkernel)也叫过滤器、滤波器。特征图/Featuremap,当图像像素值经过过滤器后得到的就是特征图。下面2张图就很直观地展示了kernel和featuremap的实际样子。卷积神经网络处理过程中,随着模型运算的深入,图像的尺寸(h*w)会越来越小,但是提取的特征会越来越多。