武汉大学「国家杰青」团队,最新Nature大子刊,90后青年学者一作兼...
作者还利用模拟特性对具有高识别精度的卷积神经网络进行了芯片级仿真。相关研究成果以题为“Memristorswithanalogueswitchingandhighon/offratiosusingavanderWaalsmetalliccathode”发表在最新一期《NatureElectronics》上。本文通讯作者为武汉大学物理学院院长何军教授,国家杰出青年基金获得者、科技部中...
上理工团队开发超快速的卷积光学神经网络,助力人工智能成像
这项技术构建了一个多阶段的卷积网络ONN,它由多个并行核心组成,能够以光速进行操作,直接从散射光中提取特征,实现图像的快速重建。这一过程不仅极大地提高了成像速度,还显著增强了成像质量,使得在复杂散射环境中的成像成为可能。同时,ONN的计算速度达到了每秒1570万亿次操作,为实时动态成像提供支持。此技术另一大...
湖南工业大学研究者提出应用脉冲卷积神经网络诊断轴承故障的新方法
此外,该端到端训练的模型融合了时域编码与频域特征提取技术,为了充分提取信号的时空特征,研究者将时空动态特性与卷积神经网络结合,构建了改进模型。实验中,通过给原始故障信号加入噪声,模拟了工业场景下存在的噪声污染问题,并以此验证了该模型在实际场景中的故障诊断效果和稳定性。本工作成果发表在2024年第2期《电气技...
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...
这份书单为这届注定会载入史册的诺贝尔奖提供有力注脚!
科学出版社,2024.06本书阐述基于忆阻器的神经网络设计与实现,主要包括基于忆阻器的仿生突触与仿生神经元实现方案、采用模拟值和脉冲编码的神经网络算法原理与忆阻交叉阵列实现方案、卷积神经网络算法原理与忆阻交叉阵列实现方案、全光神经网络算法原理与基于忆阻器光学特性的实现方案、忆阻阵列在稀疏编码等其他与神经网络...
量化专题 · 神经网络理论:神经元、激活函数及网络结构
3.1前馈网络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(www.e993.com)2024年10月24日。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。
神经网络、Transformer、占据网络...晦涩难懂吗?看完这篇文章你...
Step2:特征提取:首先,我们可以使用卷积神经网络(CNN)等方法从图像中提取特征。这些特征可以包括车辆自身部件(如车轮、车窗等)的形状、颜色、纹理等信息。Step3:位置编码:对于每个提取到的特征(比如这里的车轮特征信息),我们可以为其分配一个位置编码,以表示特征在图像中的位置信息。车轮这一明显的特征可以帮助模型理解...
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...
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
一项突破性的科研成果将卷积神经网络的概念引入光学领域,为人工智能成像技术带来了进展。澎湃新闻(thepaper)记者6月17日获悉,由上海理工大一项突破性的科研成果将卷积神经网络的概念引入光学领域,为人工智能成像技术带来了进展。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...
从卷积运算原理、卷积神经网络的结构和工作原理介绍卷积神经网络
一、卷积运算的原理卷积运算是一种数学运算,它将两个函数进行卷积操作,得到一个新的函数。在卷积神经网络中,卷积运算主要是对输入数据和卷积核进行卷积操作,得到特征图。1.1输入数据卷积神经网络的输入数据通常是一个多维数组,比如图像数据可以表示为一个三维数组,分别表示宽度、高度和通道数。例如,一张RGB图像可...