刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
核卷积并不仅仅用在卷积神经经网络中,它也是很多其他计算机视觉算法的关键元素。这个过程是这样的:我们有一个小的数字矩阵(称作卷积核或滤波器),我们将它传递到我们的图像上,然后基于滤波器的数值进行变换。后续的特征图的值要通过下面的公式计算,其中输入图像被记作f,我们的卷积核为h。计算结果的行列索引分别记...
诺奖AI之父Hinton:我确实有些孤独,但并不是完全孤立无援
他的主要贡献包括:反向传播算法的改进与推广、深度学习模型的创新(深度置信网络、卷积神经网络等多个深度学习网络结构)。Hinton还为AI行业培养了包括OpenAI前首席科学家伊尔亚??苏茨克维(IlyaSutskever)在内的诸多人才。Hinton目前是多伦多大学教授。从2013年到2023年,他同时供职于谷歌和多伦多大学,直到2023年5月宣布离...
NeurIPS 2024|FaceChain团队新作,开源拓扑对齐人脸表征模型
卷积神经网络在自动提取人脸特征并用于人脸识别任务上已经取得了巨大的成功。训练基于卷积神经网络的人脸识别模型的损失函数主要分为以下两种类型:(1)基于Metric的损失函数,例如Tripletloss,Tupletloss以及Centerloss。(2)基于Margin的损失函数,例如ArcFace,CosFace,CurricularFace与AdaFace。相比...
从卷积运算原理、卷积神经网络的结构和工作原理介绍卷积神经网络
卷积神经网络由多个卷积层、池化层和全连接层组成。每个卷积层都包括多个卷积核,用于提取不同的特征。池化层用于减小特征图的尺寸,降低计算量。全连接层用于将特征图映射到输出类别。2.1卷积层卷积层是卷积神经网络的核心部分,它通过卷积运算提取输入数据的特征。每个卷积层包括多个卷积核,每个卷积核都可以提取一种...
上海专家开发超快速的卷积光学神经网络,助力人工智能成像
CNN作为目前为止应用最为广泛的一种人工智能神经网络架构,它由生物的视觉皮层系统发展而来,视觉皮层结构由Hubel和Wiesel于1981年所提出,并获得了诺贝尔奖。卷积操作作为CNN中的核心,通过提取图像的局部特征并逐层构建更为复杂和抽象的特征表示,极大地推动了图像处理和模式识别领域的发展。然而,将这一概念应用于光学领域,...
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(www.e993.com)2024年10月23日。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。
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。
猫咪怎样启发了人工神经网络的诞生?
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”可以看做简单模式的层级叠加,第一个隐藏层学习到的是人脸上的轮廓纹理(边缘特征),第二个隐藏层学习到的是由边缘构成的眼睛鼻子之类的“形状”,第三个隐藏层学习到的是由“形状”组成的人脸“图案”,每...
你知道CPU、GPU,那NPU是什么?看完这篇秒懂
神经网络处理单元(NPU)是一种专门设计用于加速神经网络计算的处理器。与传统的中央处理单元(CPU)和图形处理单元(GPU)不同,NPU从硬件层面上针对AI计算进行了优化,以提高性能和能效。Intel的NPU架构NPU的工作原理是利用其专门设计的硬件结构来执行神经网络算法中的各种数学运算,如矩阵乘法、卷积等。这些运算是神经网络...
深入解析卷积神经网络的池化层:优化特征提取与减少计算量
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)作为一种强大的深度学习模型,已经在计算机视觉领域取得了巨大成功。而其中的池化层(PoolingLayer)作为CNN的重要组成部分,发挥着至关重要的作用。本文将深入介绍池化层的作用及其优势,探讨其在特征提取和计算量减少方面的贡献。