AI产品经理必知的100个专业术语
卷积神经网络主要应用于图像处理,通过卷积层识别局部特征,并通过池化层减少空间维度。23、循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)循环神经网络适用于处理序列数据,如时间序列或自然语言。通过在隐藏层中引入循环连接来保持状态信息。24、长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)LSTM是RNN的一种变体,通...
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卷积神经网络(CNN)是深度学习中一种专门用于图像处理的网络结构。通过卷积层和池化层的组合,CNN能够有效提取图像的空间特征,广泛应用于图像分类和目标检测任务。循环神经网络RecurrentNeuralNetworks循环神经网络(RNN)是处理序列数据的深度学习模型,适用于语音识别和自然语言处理等任务。RNN能够通过记忆先前的输入信息,...
猫咪怎样启发了人工神经网络的诞生?
卷积运算在神经网络中也有类似的作用:一是抽象重要成分,抛弃冗余的信息,二是降低数据矩阵的维数,以节约计算时间和存储空间。不过当卷积神经网络应用于图像识别时,提取的是图像的空间变化信息,不是时间频谱。卷积神经网络为大众熟知的最广泛应用是人脸识别技术,我们在手机照片中经常看到。比如,如图6所示,一张“人脸”...
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。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...
Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!
4.神经网络实现项目实操1.利用机器学习设计高体积模量高熵合金2.训练机器学习模型预测多孔材料的催化性能这两个实操项目同时穿插讲解如下内容A1机器学习材料与化学应用的典型步骤A1.1数据采集和清洗A1.2特征选择和模型选择A1.3模型训练和测试...
专访阶跃星辰姜大昕:技术不是护城河,Scaling Law是通往AGI的必要...
他判断“上一代搜索已经做到头了”(www.e993.com)2024年10月23日。从“BoostingTree”(提升树)到神经网络兴起,从CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、LSTM(长短期记忆网络)再到BERT(谷歌团队提出的一种自然语言处理预训练技术),姜大昕曾把每一代技术都用进搜索,使其实现从“马车”到“汽车”的转变。
“AI”科普丨AI术语不再神秘!一篇文章带你轻松搞懂那些听起来很牛...
解释:卷积神经网络是一种深度学习模型,非常适合处理图像这样的网格结构数据。通过卷积层来提取图像的局部特征,广泛应用于图像识别和视频分析。大白话解释:就像你在拼图,通过观察每一小块的形状和颜色,你能理解整个图案。卷积神经网络也是通过观察图片的一小块一小块,来理解整张图片。
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,因为你...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
25.卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetworks(CNN)-CNN是一种深度学习算法,特别适合处理具有网格状拓扑结构的数据,如图像。26.循环神经网络RecurrentNeuralNetworks(RNN)-RNN是一种网络结构,适合处理序列数据,如时间序列或自然语言。27.长短期记忆网络LongShort-TermMemory(LSTM)...
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通过卷积核在输入上的可视窗的滑动,遍历完所有输入的区域之后,就得到了完整的输出,整个过程类似右边动态图的效果。这个过程同样具有大量的矩阵计算特点。所以我们现在通过这两点可以看到,在卷积神经网络的计算里面有一个非常鲜明的特点,涉及到大量的基础计算,以乘加为主,量会特别大。