锐云科技取得一种基于卷积神经网络的人脸识别方法专利,能够更加...
专利摘要显示,本发明公开了一种基于卷积神经网络的人脸识别方法,包括利用训练数据集训练人脸识别网络,将人脸图像输入训练完成的人脸识别网络,利用GAP层对中间特征图进行全局平均池化操作,初级特征向量顺次经过全连接层和softmax层,最后输出得到分类结果等步骤。人脸识别网络包括DSAG单元、GM池化层、GAP层、全连接层和softma...
湖南工业大学研究者提出应用脉冲卷积神经网络诊断轴承故障的新方法
针对工业场景下滚动轴承信号易受噪声干扰,导致故障诊断准确率低和稳定性差的问题,湖南工业大学轨道交通学院、湖南工业大学计算机学院的李浩、黄晓峰、邹豪杰、孙英杰,提出一种基于软阈值降噪的脉冲卷积神经网络诊断方法。该方法使用软阈值滤波去噪,运用带时间标签的卷积层处理二维信号,增强动态特征提取能力。同时,通过引入I...
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...
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,多叠几层还会出现过平滑问题,存在很多局限性。此外,既然基于Transformer的大模型在大数据集上具有强大的学习能力,那为什么还要持续研究和发展图神经网络?对于这些疑问,我把答案总结为:「It’sSEXY」。第一「S」,基于图神经网络的研究是...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
并行设计的Transformer架构中的动态一元卷积神经网络(DUCT)块被聚合成一种深层架构,该架构在基于图像的分类、分割、检索和密度估计等基本计算机视觉任务中进行了全面评估。定性和定量结果均表明,团队所提出的具有动态一元卷积的并行Conv-Transformer方法,优于现有的串联设计结构。DUCT的提出在学术上推动了Transformer和卷积神...
大模型的经济账怎么算?-虎嗅网
以CNN(ConvolutionalNeuralNetwork,卷积神经网络)识别人脸为例,我们并不一定需要明确地告诉计算机,人脸上有多少个特征点,因为神经网络有端到端学习的特性,只要有足够多的数据集,模型就能够学习并整合这些信息,尽管我们不一定知道它内部是如何处理的,但它确实能够学会。
上理工团队开发超快速的卷积光学神经网络,助力人工智能成像
近日,由上海理工大学智能科技学院顾敏院士和张启明教授领衔的研究团队,开发了一种超快速的卷积光学神经网络(ONN),这一技术在无需依赖光学记忆效应的情况下,实现了对散射介质后的物体进行高效、清晰成像(www.e993.com)2024年9月19日。这不仅颠覆传统光学成像技术,也证明了卷积网络在人工智能领域的应用潜力。该成果于6月14日以“基于超快卷积...
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。
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
卷积核通过滑动窗口的方式在输入数据上进行卷积操作,卷积核的每个元素与输入数据对应位置的元素相乘,然后将所有乘积结果相加,得到卷积操作的输出结果。不同的卷积核可以捕捉到不同的特征,例如边缘、纹理、形状等。在训练过程中,卷积神经网络会学习到最优的卷积核参数,使得网络能更好的提取输入数据的局部特征。
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...
热AI Next-看见的世界,看不见的李飞飞-虎嗅网
卷积神经网络(CNN)技术是由著名人工智能专家杨立昆提出,他将自己的这套算法命名为LeNet。AlexNet由辛顿及合作伙伴共同完成,承袭了这一技术范式,但规模更为庞大,相较于LeNet,它可以处理大约10倍规模的图像。神经网络与ImageNet天然契合,再加上彼时已走向成熟的图形处理器(GPU),三者融合推动着人工智能技术发展消退寒冬...