刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
现在,我们需要处理卷积神经网络自身的反向传播,为了达到这个目的,我们会使用一个叫做全卷积的矩阵运算——见下图。请注意,我们在这里使用的卷积核会提前旋转180°。这个运算可以通过下面的公式描述,其中的滤波器记作W,dZ[m,n]是一个标量,它属于从前一层得到的偏导数。图11.全卷积池化层除了卷积层,CNN...
人人都能搞定的大模型原理 - 神经网络
于是乎层级神经网络,卷积神经网络,循环神经网络,深度信念网络等模型呼啸而来。05什么是大模型?了解感知器和单神经元的原理是为了后续更好的了解“基于深度神经网络机器学习”的基础。我们经常所听到的大模型有几百亿几千亿的参数,这里的参数其实就是神经网络的输入权重和输出阈值的总和。我们假定一个神经元有9...
上海专家开发超快速的卷积光学神经网络,助力人工智能成像
澎湃新闻(thepaper)记者6月17日获悉,由上海理工大学智能科技学院张启明教授,智能科技学院、张江实验室光计算所顾敏院士领衔的研究团队,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、清晰的成像。这不仅是对传统光学成像技术的一...
TextCNN(卷积神经网络用于文本)
TextCNN是一种用于文本分类的卷积神经网络(CNN)模型,由YoonKim在2014年提出。它通过将卷积神经网络应用于自然语言处理任务,特别是文本分类,有效地捕捉了文本中的局部特征。一、主要特点1.词嵌入(WordEmbedding):将词汇映射到高维空间中的向量,这些向量能够捕捉词汇的语义信息。2.卷积层(ConvolutionalLayer)...
视野扩大271倍,上海理工大学开发超快卷积光学神经网络
卷积神经网络(CNN)凭借其出色的图像识别能力,在人工智能领域表现出色,尤其是在ChatGPT等平台中。近日,上海理工大学团队成功将CNN概念引入光学领域,实现卷积全光神经网络,为人工智能成像技术带来了革命性的进步。研究团队开发了一种超快卷积光学神经网络(ONN),该网络无需依赖光学记忆效应,即可实现对散射介质后方...
猫咪怎样启发了人工神经网络的诞生?
卷积是个啥?实际上,卷积概念的出现大大早于神经网络,如图3上方的数学表达式所示:它是一种从两个函数f(r’)和h(r-r’)相乘再对r’积分得到另一个函数g(r)的运算(www.e993.com)2024年10月24日。尽管名字不同,但与卷积类似的运算最早是于1754年出现在达朗贝尔的数学推导中,继而又被其他数学家使用过。不过,这个术语的正式登场是在1902年...
CNN卷积+Transformer打造DETR视觉模型
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,主要通过在输入数据上应用卷积操作和池化操作来提取特征,然后通过全连接层进行分类或回归任务。CNN在图像识别、目标检测和语义分割等任务中取得了巨大成功。Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型,最初用于自然语言处理任务。Transformer模型...
PNAS速递:揭示图卷积神经高效的原因
图神经网络(GNN)最近在天气预报、预测颗粒材料中的力或理解生物分子等各种问题上取得了令人印象深刻的成果。它们已经成为具有关系信息的数据集事实上的机器学习模型,例如蛋白质图中的交互或社交网络中的友谊。这些成功案例引发了一波针对更多样、更强大图网络架构的研究浪潮,例如图卷积神经网络(GCN)。但截止目前,研究...
入选ICML!人大团队将等变图神经网络用于靶蛋白结合位点预测,性能...
近年来,受深度学习突破的启发,卷积神经网络(CNN)已经成功应用于配体结合位点预测。基于CNN的方法通过将蛋白质的原子空间聚类到最近的体素(voxel)中,将蛋白质视为三维图像,然后将结合位点预测建模为3D网格上的目标检测问题或语义分割任务。这些方法具有一定的优越性,但仍存在挑战,例如,在表示不规则蛋白质结...
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
卷积神经网络是深度学习的核心技术之一,广泛应用于图像识别和分类任务。CNN通过卷积层、池化层和全连接层的组合,能够有效地提取图像中的特征,实现目标检测、物体识别和语义分割等任务。??目标检测:识别并定位图像中的特定物体,如行人、车辆、交通标志等。常用的目标检测模型包括YOLO(YouOnlyLookOnce)、SSD(Sing...