专家热议打造“生物脑与数字脑”:还需引入更多反馈以提高神经网络...
此外,卷积神经网络和多层感知机等人工神经网络结构也受到了脑科学的启发。然而现有的人工神经网络仍然存在一定的局限性,如缺乏区域内和区域间的反馈连接。因此,未来研究需要在现有基础上引入更多的反馈连接,以提高神经网络的性能。朱晓伟指出,无论是研究生物脑还是数字脑,都可以借助另一种运行介质的帮助来推动研究...
三维卷积神经网络(3D-CNN)解码运动过程的脑电图
该3D-CNN使用保留地形的EEG输入,能够预测手部运动的复杂特征,如反应时间、运动模式和方向。在新数据集上的测试中,3D-CNN在这些任务中的准确率分别为79.81%、81.23%和82.00%,优于二维卷积神经网络(2D-CNN)架构的1.1%到6.74%。此外,研究确定了对分类决策关键的EEG传感器和时间段,这与运动规划和执行中...
上海交大周冰心博士:锚定稀缺生物数据挑战,图神经网络重塑蛋白质...
经过几十年的高速发展,深度学习已经出现了卷积神经网络、递归神经网络、Transformer等各种模型,可被用于处理具有不同特征的数据。其中,由于可以输入和处理结构数据,图神经网络被广泛应用到社交网络、轨迹预测、分子建模等多种场景。然而,很多人认为图神经网络就是图卷积网络(GCN),它无法拟合复杂的函数,多叠几层还会出...
对话理想智驾团队:什么是自动驾驶的「终极答案」?
以此做个比喻,智能驾驶技术此前基于「感知—规划(决策)—控制」的研发逻辑,类似于AlphaGo,AlphaGo的卷积神经网络(CNNs)能够处理棋盘的二维结构,提取空间特征;而价值网络和策略网络能够提供规划和决策,此外还有强化学习和蒙特卡洛树搜索技术能优化决策。▲理想智驾端到端架构图而智能驾驶技术里的「端到端」...
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
Step2:特征提取:首先,我们可以使用卷积神经网络(CNN)等方法从图像中提取特征。这些特征可以包括车辆自身部件(如车轮、车窗等)的形状、颜色、纹理等信息。Step3:位置编码:对于每个提取到的特征(比如这里的车轮特征信息),我们可以为其分配一个位置编码,以表示特征在图像中的位置信息。车轮这一明显的特征可以帮助模型理解...
【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(www.e993.com)2024年9月9日。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...
2024外滩大会创新者舞台|他们正尝试用“图”拼出人类大脑
朱晓伟表示,计算机科学家和神经科学家已经在数字脑的研究上取得了一定的成果。例如,FlyWire发布的研究包括了14万神经元和三千多万的突触关系。此外,卷积神经网络和多层感知机等人工神经网络结构也受到了脑科学的启发。然而,现有的人工神经网络仍然存在一定的局限性,如缺乏区域内和区域间的反馈连接。因此,未来的研究需要...
写给小白的 AI 入门科普
卷积神经网络(CNN)是一种用于处理具有类似网格结构的数据(例如图像和视频)的神经网络。所以,它通常用于计算机视觉中,可以用来图像识别和图像分类。而循环神经网络(RNN)是一种用于处理序列数据的神经网络,例如语言模型和时间序列预测。所以,它通常用于自然语言处理和语音识别。
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。
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
卷积核/Kernels,(convolutionkernel)也叫过滤器、滤波器。特征图/Featuremap,当图像像素值经过过滤器后得到的就是特征图。下面2张图就很直观地展示了kernel和featuremap的实际样子。卷积神经网络处理过程中,随着模型运算的深入,图像的尺寸(h*w)会越来越小,但是提取的特征会越来越多。