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」
神经网络是一种灵活且强大的函数近似方法。而许多应用都需要学习一个相对于某种对称性不变或等变的函数。图像识别便是一个典型示例——当图像发生平移时,情况不会发生变化。等变神经网络(equivariantneuralnetwork)可为学习这些不变或等变函数提供一个灵活的框架。而要研究等变神经网络,可使用表示论(represen...
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
既然叫卷积神经网络,这里面首先是卷积,然后是神经网络,是2者的一个结合,卷积这个概念实际上来自于信号处理领域,一般是对2个信号进行卷积运算,见下图:神经网络,这是机器学习的元老,是对人脑神经元工作机制的模拟,每个神经元是一个计算单元,输入的数据与权重进行相乘、求和,再加上偏置,得到的数据再经过激活函数,将...
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。我们先来看看卷积层,卷积层提取局部...
猫咪怎样启发了人工神经网络的诞生?
哈佛学者的实验证明,视觉特征在大脑皮层的反应是通过不同的细胞达成的。其中,简单细胞(SimpleCell)感知光照信息,复杂细胞(ComplexCell)感知运动信息。到了1980年前后,日本科学家福岛邦彦受猫咪生物实验的启发,模拟生物视觉系统并提出了一种层级化的多层人工神经网络,即“神经认知”系统,这是现今卷积神经网络的前身。...
入门必读,写给初学者的人工智能简史
联结主义,强调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。大家可能会有点激动。没错,这就是现在非常热门的神经网络模型。神经网络的概念其实诞生得很早。1943年,美国神经生理学家沃伦??麦卡洛克(WarrenMcCulloch)和数学家沃尔特??皮茨(WalterPitts),基于人类大脑的神经网络,创建了一个...
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
(三)线性模型与神经网络:(1)线性分类器-感知机等;(2)多层感知机与反向传播;(3)卷积神经网络与循环神经网络(www.e993.com)2024年9月9日。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...
独家对话商汤绝影丨通用人工智能AGI敲开的智驾与智舱大变革之门
亿欧汽车:那这过程里算法用的是CNN卷积神经网络,还是通过Transformer?王晓刚:用Transformer,所以难度会更高。虽然我们中间也放一些检测信号,这些都是辅助的,主要的视觉特征还会传过来,所以它的天花板就会更高,那整个网络会更加复杂。原来两段式的端到端,第一段跟原来是一样的,第二段是用一个比较小的网络,...
OpenCV分享:从新手到专家,计算机视觉工程师的成长指南
以深度学习为例。理解深度学习模型是计算机视觉的重要组成,而微积分概念同样有在这里广泛使用。例如,训练神经网络的反向传播算法就是基于微积分。特征提取是另一项计算机视觉任务。它包括从图像中提取有意义的特征,而这同样是通过微积分实现。以SIFT和边缘检测为例。在微积分的帮助下,它们能够识别图像中对于图像匹配和...
超万字实录详解如何打造“好用”的自动驾驶智能芯片算法工具链
01什么是算法工具链首先谈到智能芯片,它是如何体现智能的呢?芯片作为一个硬件电路实现的大集成,本身是不会有智能的概念出现。谈到智能芯片的智能性,其实是来自于智能神经网络算法的加持。在slide的左上,是一个神经网络里面非常经典的感知机模型,由一系列的神经元通过确定的规则排布得到了一个网络结构。这个网络结...
为什么AI教父Hinton会恐惧自己亲手创造的人工智能?
像Hinton这样的研究人员与计算机合作,试图发现神经网络的「学习算法」,这是一个通过改变人工神经元之间连接的统计「权重」来吸收新知识的程序。1949年,心理学家DonaldHebb就人们如何学习提出了一个简单的规则,通常被概括为「同时激活的神经元将会连接在一起」。