【专利解密】清华大学多阵列忆阻器存算一体系统
卷积神经网络包括卷积层、下采样层、池化层和全连接层,每一层都需要做模块化的功能处理。在卷积层中,通过卷积核替代标量的权重,加上偏置量,并在每一层添加非线性激活函数,通过多个卷积层来解决较为复杂的问题。图2展示了基于忆阻器阵列的卷积计算和全连接计算示意图,用一个忆阻器阵列来实现一个卷积层的卷积计算,...
刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
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。第二步是给我们的中间结果应用一个非线性的激活函数(我们的激活函...
卷积神经网络中的池化操作:减少计算量,提高泛化性能
1.1减少计算量:池化操作通过减少特征图的尺寸,有效地减少了网络中需要处理的参数数量和计算量,加快了网络的训练和推理速度。1.2提取显著特征:池化操作可以帮助网络提取图像中的显著特征,如边缘、纹理等,从而有助于提高网络对目标的识别和分类能力。1.3增强网络的平移不变性:池化操作能够使网络对目标的位置变化具有一定...
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:...
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10月24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...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
并行设计的Transformer架构中的动态一元卷积神经网络(DUCT)块被聚合成一种深层架构,该架构在基于图像的分类、分割、检索和密度估计等基本计算机视觉任务中进行了全面评估。定性和定量结果均表明,团队所提出的具有动态一元卷积的并行Conv-Transformer方法,优于现有的串联设计结构。
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,提供用于在神经网络中处理卷积运算的方法和装置。该装置可以包括:存储器,以及处理器,其被配置为:从存储器中读取存储在存储器中的...
如何高效率训练卷积神经网络
卷积神经网络(CNN)主要用于模式识别和物体分类。利用CIFAR网络,可以对图像中的物体、比如猫、房屋或自行车等进行分类,或进行简单的语音模式识别。通过训练这些神经网络可以解决上述应用。然而,该如何训练这些神经网络呢?本文是关于卷积神经网络(CNN)特性和应用的系列文章的第二篇,CNN主要用于模式识别和物体分类。在第一...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
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的数据,计算出最终的结果。