刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
第二,我们发现,一些神经元会共享相同的权重。这两个属性都意味着我们要学习的参数数量要少很多。顺便说一下,值得注意的是,滤波器中的每个值都会影响到特征图中的每个元素——这在反向传播中是特别重要的。卷积层反向传播任何一个曾经试图从零编写自己的神经网络的人都知道,前向传播远远不到成功的一半。真正有趣...
人人都能搞定的大模型原理 - 神经网络
假设我们现在需要训练的神经网络中有10亿个神经元,此时我们训练该神经元来识别一个狗/或者猫的动物。每一个神经元都只需要负责识别很小的一块即可,比如有一部分神经元负责识别猫的脸型轮廓,有一部分神经元负责识别猫的眼睛,最终这部分识别结果会统一传递给下层另外一部分神经元,用来将识别后的猫的轮廓结果和眼睛...
【Nature子刊】清华大学邓磊团队:通过互补杂交的自适应时空神经网络
导读处理具有高空间维度和丰富时态信息的时空数据源,是机器智能中无处不在的需求。机器学习领域的递归神经网络和神经形态计算领域的生物启发脉冲神经网络,分别是通过外在动力学和内在动力学,处理时空数据的两种有前途的候选模型。在这项研究中,团队提出了通过在统一
量化专题 · 神经网络理论:神经元、激活函数及网络结构
前馈神经网络中每一个神经层接收前一层神经元的信息输出,并将信息输出到下一层神经元。整个网络中的信息是单向传播的,没有反向的信息传播。前馈网络包括全连接前馈网络和卷积神经网络。前馈神经网络是简单非线性函数的多次复合,结构简单,实现起来比较容易。3.2记忆网络记忆网络也称为反向传播网络。记忆网络中的神...
【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
衡量神经元的重要程度;移除掉一部分不重要的神经元,这步比前1步更加简便,灵活性更高;对网络进行微调,剪枝操作不可避免地影响网络的精度,为防止对分类性能造成过大的破坏,需要对剪枝后的模型进行微调。对于大规模行图像数据集(如ImageNet)而言,微调会占用大量的计算资源,因此对网络微调到什么程度,是需要斟酌...
诺奖AI之父Hinton:我确实有些孤独,但并不是完全孤立无援
我对大脑如何工作非常感兴趣,因为我在学校的一个朋友对大脑如何工作感兴趣(www.e993.com)2024年10月24日。我们讨论过这个问题。我记得当他们教我们关于中枢神经系统时我是多么失望,因为中枢神经系统的工作方式是这样的:有神经元,它们有轴突,电冲动沿着轴突传播,并导致一些化学物质的释放,使其他神经元兴奋。
微美全息(NASDAQ:WIMI)研究基于深度卷积神经网络的增强现实动态...
WIMI微美全息研究的基于深度卷积神经网络的增强现实动态图像识别技术的应用潜力广泛,可以应用于游戏、教育、医疗等领域,为用户带来更加沉浸的增强现实体验。例如,在游戏开发中,可以利用该技术实现对游戏中的动态角色和物体的识别;在智能交通系统中,可以利用该技术对交通场景中的车辆和行人进行识别;在工业领域中,可以利用...
...算法与应用前景|大模型|语音识别|神经网络|自然语言处理_网易...
深度学习是基于人工神经网络的学习方法,尤其是深层神经网络。与传统的机器学习方法不同,深度学习通过多层结构自动学习数据的特征,而无需手动提取特征。这种方法使得深度学习在处理高维数据时表现出色,如图像、音频和文本等。深度学习的核心在于神经元的激活函数、损失函数以及优化算法。激活函数用于引入非线性,损失函数用于...
聊聊大模型如何思考与深度学习
陈羽北:是的。就是假设有一天你醒来,所有的神经元都打乱了,那你还能再去理解这个世界吗?因为你看到的已经不再是一张图片了,你也不能再用卷积神经网络来做这件事情了,你需要什么样的方法?虽然我们还没完全解决这个问题,其实目前也已经走了一步。虽然我的所有的神经元都打乱了,就是我们的感受器图像里边的这些...
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...