神经网络与傅立叶变换到底有没有关系?
大多数神经网络的任务是学习整个函数或算法或数据中指定的值点处的函数,傅里叶网络也是一样通过迭代技术找到逼近函数的参数。卷积神经网络中的傅立叶变换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...
推理速度达英伟达GPU的10倍,刚获6.4亿美元融资的Groq是什么来头?
优化算法支持:Groq的加速器优化了各种机器学习算法,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。通过硬件层面的优化,加速器能够高效执行这些复杂的计算任务,提高模型的训练效率和推理性能。扩展性和可配置性:加速器设计支持高扩展性,能够应对不同规模的数据处理任务。用户可以根据需要配置多个加速器,构建高性能计算集...
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。因为...
神经网络算法迭代进化,离不开生物体的启发
神经网络算法是一种仿生系统,模仿生物体神经元的机理。仿生学已用于许多算法的开发,例如遗传算法和卷积/循环神经网络算法。受到人类行为的启发,研究人员通过在神经网络中添加“注意力层”来提高算法的速度。未来的挑战是减少这些算法学习所需要的电力。如今,算法技术发展迅猛,功能愈发强大。仿生学的理念在算法开发中...
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...
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(www.e993.com)2024年9月17日。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...
智能座舱算法基础之深度学习篇
深度学习算法通常由三部分组成,包括神经网络模型、损失函数和优化方式。深度神经网络模型实际上可以理解成就是一个复杂的函数,这个函数将输入映射到输出值,该函数是有许多个简单函数复合而成。卷积神经网络就是一个拥有大量可训练参数的复杂函数,其中参数可训练意味着通过参数的更改,模型的预测能力越来越强,预测值与真实...
专访阶跃星辰姜大昕:Scaling Law是通往AGI的必要非充分条件
他判断“上一代搜索已经做到头了”。从“BoostingTree”(提升树)到神经网络兴起,从CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、LSTM(长短期记忆网络)再到BERT(谷歌团队提出的一种自然语言处理预训练技术),姜大昕曾把每一代技术都用进搜索,使其实现从“马车”到“汽车”的转变。
【山东科协每日科普】人脸识别、图像搜索、自动驾驶……你了解AI...
卷积和汇聚让卷积神经网络能够非常好地对图片信息进行提取,对于图像的学习处理效率有了非常大的提升。当然,卷积神经网络也会使用与神经网络相同的反向传播算法,不断根据已知结果逆向调整神经网络中的参数,以做出越来越准确的判断。卷积神经网络是在20世纪80年代末出现的,直到2000年以后,人们发现卷积神经网络和GPU的配合...
写给小白的AI入门科普
█什么是卷积神经网络、循环神经网络?神经网络从1980年代开始崛起之后,就形成了很多的模型和算法。不同的模型和算法,有着各自的特性和功能。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)和循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN),是1990年代左右诞生的比较知名的神经网络模型。