Light|基于线性材料的衍射光学处理器中的非线性编码
因此,基于数据重复的衍射模块不能作为数字神经网络中常用的全连接层或卷积层的光学类比。更通俗地说,基于数据重复的衍射处理器可被视为一些神经网络架构中使用的动态卷积核概念的光学简化。尽管衍射光学处理器中的数据重复架构具有不同的特点,但它仍能有效地完成推理任务,并在抗噪声方面具有优势。作为一种替代方法,相...
她决定开源AI模型,正面宣战“N号房2.0”
这位侦探有两只眼睛,一只叫ConvNeXt(一种纯卷积神经网络),另一只叫RepLKNet(一种新型的卷积神经网络架构)。这两只眼睛各有特点,能从不同角度观察图片的细节。现在,我们给侦探一张照片,让他判断这张照片是真的还是假的(深度伪造)。他会怎么做呢?首先,他会用ConvNeXt这只眼睛仔细观察照片。它就像是一个放大镜...
对全连接层的通俗理解
1、什么是全连接层全连接层(FullyConnectedLayer),有时也被叫作密集层(DenseLayer)。之所以这么叫,是因为这一层的每个神经元都与前一层的每个神经元连接在一起,形成了一个全连接的网络结构。全连接结构:图源网络这种全连接的方式与卷积和池化不同,卷积和池化是通过固定大小的卷积核或池化窗口在输入上移...
两万字给你说清楚智能驾驶域控制器
为保证AI感知算法的可靠落地,公司自研了一整套平台工具和方法流程,其AI算法通过挖掘深度神经网络在数据表达方面的能力,具有实时性好、检测准确、鲁棒性好等特点,目前已经应用在多个园区自动驾驶示范项目中,同时也在智能化港口项目中得到了充分的应用和验证;同时公司高精定位模块LMU可以实现道路级定位,支持L2+自动驾驶...
当说谎时人们在想什么?浅析深度学习在微表情测谎中的工作原理
机器学习中的一个分支,使用神经网络技术,在大数据的基础上,结合GPU计算实现深层次的网络结构。通过图中示例,我们可以看到:深度学习是机器学习研究的一个重要领域。与传统的机器学习相比,深度学习是一种多层学习方法。数据的抽象和提取,从低层到高层是通过非线性规则完成的;目前的深度学习多采用深度神经网络(...
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
卷积神经网络是深度学习的核心技术之一,广泛应用于图像识别和分类任务(www.e993.com)2024年9月10日。CNN通过卷积层、池化层和全连接层的组合,能够有效地提取图像中的特征,实现目标检测、物体识别和语义分割等任务。??目标检测:识别并定位图像中的特定物体,如行人、车辆、交通标志等。常用的目标检测模型包括YOLO(YouOnlyLookOnce)、SSD(Sing...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
研究发现,裸盖菇素显著扰乱了大脑皮层和皮层下区域的功能连接性(FC),这种变化比对照药物甲基苯丙胺(40毫克)引起的变化大三倍以上。具体来说,裸盖菇素引起了脑网络的去同步化,即通常同步活动的神经元群体变得不同步,导致网络内部的关联性降低,网络之间的反相关性减弱。尤其是默认模式网络受到了最强烈的影响,该网络与...
存内计算芯片:What?When?Where?|基元|算法|存储器|数据流|寄存器|...
最后一层是分类器,本质上是全连接(FC)层。它由矩阵向量乘法组成,可以看作是GEMM的一种特例。同样,Transformer网络模型根据初始层的输入嵌入计算查询矩阵(WQ)、键矩阵(WK)和值矩阵(WV),可视化为相同形状的GEMM。此外,Transformer网络模型由其他GEMMs组成,如logit(QKT)、注意力(QKTV)和输出(WO)计算,然后是FC...
“AI”科普丨超详细整理,一文彻底搞懂生成对抗网络(GANs)原理
三:深度卷积GANs(DCGANs)在2014年的原始GAN论文中,使用多层感知器(MLP)网络构建了生成器和鉴别器网络。然而,从那时起,已经证明卷积层能够增强鉴别器的预测能力,这反过来又提高了生成器和整体模型的准确性。这种类型的GAN被称为DCGAN(深度卷积GAN)。现在,所有GAN架构都包含卷积层,因此当我们谈论GAN时,“DC”已被...
医疗人工智能的三个时代_澎湃号·湃客_澎湃新闻-The Paper
随着数据集的增长和计算机速度的加快,使用多层神经网络的深度学习开始发挥其作用,人工智能2.0时代开始了。首先,卷积神经网络架构赋予了计算机"看"的能力,它们获得了对照片中的图像进行分类(如"猫"与"狗")的能力。如今,在手机上搜索成千上万张照片是一件轻而易举的事,无需手动为每张照片标注内容。个人...