...卷积神经网络的深度学习及训练,提取出检测图像特征,实现部分...
思泰克在2019年就开始AI智能算法的研究,通过卷积神经网络的深度学习及训练,提取出检测图像特征,实现部分人工替代及算法提升,包括辅助进行锡膏、字符、元件的智能识别、辅助锡膏不良智能复判,从而全面提升设备的检测精度与检测效率。感谢您的关注。点击进入交易所官方互动平台查看更多...
人人都能搞定的大模型原理 - 神经网络
每一个神经元都只需要负责识别很小的一块即可,比如有一部分神经元负责识别猫的脸型轮廓,有一部分神经元负责识别猫的眼睛,最终这部分识别结果会统一传递给下层另外一部分神经元,用来将识别后的猫的轮廓结果和眼睛的结果进行是否是猫的识别判断。想象一下,在这么多10亿个神经元中,如果最终识别结果是错误的,那么...
【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
总结:前端压缩几乎不改变原有网络结构(仅仅只是在原模型基础上减少了网络的层数或者滤波器个数),后端压缩对网络结构有不可逆的大幅度改变,造成原有深度学习库、甚至硬件设备不兼容改变之后的网络。其维护成本很高。一、低秩近似简单理解就是,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...
【图解深度学习】卷积神经网络结构组成与解释
卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构,网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积(元素相乘再求和)的操作。1.卷积层常见的卷积操作如下:卷积操作解释图解标准卷积一般采用3x3、5x5、7x7的卷积核进行卷积操作。分组卷积将输入特征图按通道均...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
CNN由卷积层、池化层、全连接层三部分构成,它们各自的作用如下: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...
AI蛋白质折叠:在生命宇宙中漫游,远眺生物经济的流光
2016年夏天,许锦波教授开发出的算法RaptorX-Contact,证明了深度残差卷积神经网络可以大幅度提高蛋白质结构预测的性能,并在当年的全球蛋白质结构预测比赛(CASP12)中,在蛋白质接触矩阵的预测上得分居首位,引发学界关注(www.e993.com)2024年10月23日。在此之前,CASP的平均得分一直在30分左右徘徊,而许锦波教授的算法一举将纪录提升到了60分,实现了真正...
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」
等变神经网络的大部分复杂性都出现在高频区,如果想学习一个低频函数,那么可以忽略神经网络中与高频相对应的大部分。举个例子,如果使用典型的流式示意图(称为交互图/interactiongraph)表示,一个基于(8阶循环群)构建的等变神经网络是这样的:其中的节点是C_8的简单表示,节点中的值表示生成器的动作。在...
你知道CPU、GPU,那NPU是什么?看完这篇秒懂
NPU,是“神经网络处理单元”的缩写。因此,要了解NPU,就必须知道什么是神经网络,它在AI技术和应用中扮演什么角色。神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型,用于识别模式和处理复杂的数据。它由大量的节点(类似于神经元)组成,这些节点通过连接(类似于突触)相互作用。
你还在用iPhone13吗?iPhone14 Pro告诉你什么才是真正的旗舰
A16还集成了一颗16核的神经网络引擎,可以进行高速的机器学习运算,支持多达15种的神经网络模型,包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络等。这样,iPhone14Pro就可以在本地进行一些智能的任务,比如语音识别、图像处理、自然语言理解等,而无需依赖云端的计算资源。总结iPhone14Pro是一款具有创新精神和强大...
人工智能、机器学习、深度学习,到底是个啥?
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN):常用于图像识别和分类任务。递归神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN):适用于处理序列数据,如自然语言处理。长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM):一种特殊的RNN结构,能够更好地处理长序列数据。