刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
计算机视觉技术在日常生活中有着非常普遍的应用:发朋友圈之前自动修图、网上购物时刷脸支付……在这一系列成功的应用背后,卷积神经网络功不可没。本文将介绍卷积神经网络背后的数学原理。在自动驾驶、医疗以及零售这些领域,计算机视觉让我们完成了一些直到最近都被认为是不可能的事情。今天,自动驾驶汽车和无人商店听起来...
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
卷积神经网络在图像分类和识别领域的应用非常多,最早用于手写数字的分类识别,后来逐渐发展起来。2图片格式那就从手写体图像识别说起吧,一副图片如果是单色的,那么可以看成是一个二维的数字矩阵,每个像素点的颜色都可以用灰度值来表示;那如果图像是彩色的,可以将图像看成是RGB三个单色图片叠加的组合。每一张图片...
啥是卷积核?动画演示
在卷积神经网络里,卷积核其实就是一个过滤器,但在深度学习里,它不做反转,而是直接执行逐元素的乘法和加法,我们把这个又称为互相关,在深度学习里称为卷积。那为什么在图像处理上,需要进行卷积处理呢。实际上是借鉴于科学家的研究结果——上个世纪科学家就发现,视觉皮层的很多神经元都有一个小的局部感受野,神经元...
微美全息(NASDAQ:WIMI)研究基于深度卷积神经网络的增强现实动态...
深度卷积神经网络(DeepConvolutionalNeuralNetwork,简称DCNN)是一种特殊的神经网络结构,主要用于图像识别和计算机视觉任务。它是由多个卷积层、池化层和全连接层组成的,每个层都有一定数量的神经元。DCNN的核心思想是通过学习图像的特征来实现图像分类和识别。DCNN的卷积层是其最重要的组成部分,它使用卷积核对输入图像...
浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用
其中,人工神经网络是受大脑神经元中突触、轴突等结构启发而设计的计算模型。神经网络架构在不断发展,最初是把全部神经元逐层连接起来的全连接神经网络,但它容易过拟合且推理速度慢,后来逐步发展出能进行局部连接的卷积神经网络,卷积时只有部分神经元被激活从而减少计算量;卷积神经网络不能处理时间序列数据,后来发展出了...
如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」
神经网络是一种灵活且强大的函数近似方法(www.e993.com)2024年10月23日。而许多应用都需要学习一个相对于某种对称性不变或等变的函数。图像识别便是一个典型示例——当图像发生平移时,情况不会发生变化。等变神经网络(equivariantneuralnetwork)可为学习这些不变或等变函数提供一个灵活的框架。
2024年AIGC应用层10大趋势
一种通用型卷积神经网络加速器架构研究商用交换芯片国产替代加速(2024)计算机专题:鸿蒙生态加速发展2024年人形机器人专题策略:量产渐行渐近,未来不远供需端双击推进AIPC产业发展(2024)2024年AI智算产业趋势展望2024AIGC应用层十大趋势白皮书《GPU核心技术与实践合集》...
卷积神经网络CNN架构实现细胞生长和作用机制的数据提取
卷积神经网络CNN架构(convolutionalneuralnetwork)实现细胞生长和作用机制的数据提取刘哲作者简介:刘哲教授,欧洲自然科学院院士,率先提出关于AI-FGCT理念。(“ArtificialIntelligence-FineGuidanceStemCellTechnology”)。即“人工智能精准引导的干细胞技术”。
OCR 2024 | 洪楠教授:深度学习在骨肿瘤的研究进展
常见的神经网络包括深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深度信念网络(DBN)、生成式对抗网络(GAN)等。卷积神经网络(CNIN)的核心是卷积层和池化层,卷积层通过应用一系列的卷积核(卷积滤波器)对输入数据进行特征提取,池化层用于减小数据的空问维度,全连接层将卷积层和池化层的输出连接到输出层...
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,...