神经网络与傅立叶变换到底有没有关系?
卷积神经网络中卷积层是主要基础组曾,在网络中,任何卷积层的主要工作是将滤波器(卷积核)应用于输入数据或特征图,对前一层的输出进行卷积。该层的任务是学习过滤器的权重。在一个复杂的卷积神经网络中看到,层数很多,每层的过滤器也很多,这使得计算成本非常高。使用傅里叶变换可以将层计算转换为频域中的元素乘积,...
写给小白的 AI 入门科普
神经网络是联结主义的代表。顾名思义,这个路线是模仿人脑的工作原理,建立神经元之间的联结模型,以此实现人工神经运算。深度学习所谓的“深度”,是神经网络中“隐藏层”的层级。经典机器学习算法使用的神经网络,具有输入层、一个或两个“隐藏层”和一个输出层。深度学习算法使用了更多的“隐藏层”(数百个)。它...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
我们可以发现,上述过程其实就是一个神经网络,低层级负责识别图像基础特征,多个基础特征整合后变成上一层的特征,逐层处理,最终在顶层判断出是什么物体。这就是CNN的基础思路。三、CNN的基本原理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...
浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用
其中,人工神经网络是受大脑神经元中突触、轴突等结构启发而设计的计算模型。神经网络架构在不断发展,最初是把全部神经元逐层连接起来的全连接神经网络,但它容易过拟合且推理速度慢,后来逐步发展出能进行局部连接的卷积神经网络,卷积时只有部分神经元被激活从而减少计算量;卷积神经网络不能处理时间序列数据,后来发展出了...
北京航空航天大学2025研究生《842人工智能基础综合》考试大纲
循环神经网络。掌握线性分类器的构建方法,包括线性分类器的基本形式、构建方法;掌握感知机的构建方法、Fisher准则、最小均方误差准则。掌握机器学习里优化概念如何应用于线性分类器的设计。理解多层感知机的基本概念以及反向传播算法的基本原理,能够根据具体网络实例使用反向传播计算梯度的表达式。理解卷积神经网络...
卷积神经网络之父杨立昆:发现智能原理是AI的终极问题
第一部分是历史,解释了基础概念,讲解神经网络和深度学习的发展;第二部分讲述数学、算法和计算机科学的基础原理,读者不需要具备相关的知识储备,仅具有高中及以上的水平就可以读懂;最后一部分是人工智能在今天的应用,包括机器翻译、内容审核、计算系统等,还介绍了未来的发展趋势,探讨人工智能到底在研究什么(www.e993.com)2024年9月9日。这一部分里我...
爆肝6个月!B站大佬用我的世界搞出卷积神经网络,LeCun转发
为了生成由随机串组成的权重,作者利用“投掷器投掷物品是随机的”这一原理造了一个随机数生成器。总的来说,他们采用的是一个压缩的LeNet-5,先使用一个带权重的窗口(卷积核)逐次扫描图像并提取笔画特征,然后将这些笔画特征馈入到深度神经网络(全连接层)进行分类识别。具体来说:首先由输入设备:一个单脉冲式...
6种卷积神经网络压缩方法
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秩近似的技术将该稠密矩阵由若干个小规模矩阵近似重构出来,这种方法归类为低秩近似算法。一般地,行阶梯型矩阵的秩等于其“台阶数”-非零行的行数。低秩近似算法能减小计算开销的原理如下:...
微美全息(NASDAQ:WIMI)开发基于深度卷积神经网络的图像三维重建...
数据集准备:基于深度卷积神经网络的图像三维重建算法需要大量的三维模型数据作为训练集,以便深度学习算法能够学习到三维模型的形态和结构特征。该模块负责收集和制作训练数据集,并进行数据预处理和清洗,以保证数据集的质量和可用性。数据集的质量直接影响算法的准确度和鲁棒性,数据集包含各种不同类别和形态的三维模型,保证...
LANL的研究人员证明,量子卷积神经网络中不存在「贫瘠高原」
研究人员分析了一种称为量子卷积神经网络(QCNN)的架构,该架构最近被提出用于解决量子数据的分类问题。例如,可以训练QCNN根据它们所属的物质相对量子态进行分类。且研究人员证明QCNN不会受到贫瘠高原的影响,因此将它们突出显示为在短期内实现量子优势的潜在候选架构。该研究以「AbsenceofBarrenPlateausin...