锐云科技取得一种基于卷积神经网络的人脸识别方法专利,能够更加...
专利摘要显示,本发明公开了一种基于卷积神经网络的人脸识别方法,包括利用训练数据集训练人脸识别网络,将人脸图像输入训练完成的人脸识别网络,利用GAP层对中间特征图进行全局平均池化操作,初级特征向量顺次经过全连接层和softmax层,最后输出得到分类结果等步骤。人脸识别网络包括DSAG单元、GM池化层、GAP层、全连接层和softma...
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
近日,由上海理工大学智能科技学院顾敏院士和张启明教授领衔的研究团队,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、清晰成像。这不仅颠覆传统光学成像技术,也证明了卷积网络在人工智能领域的应用潜力。该成果于6月14日以“基于超快卷积...
【图解深度学习】卷积神经网络结构组成与解释
卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构,网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积(元素相乘再求和)的操作。1.卷积层常见的卷积操作如下:卷积操作解释图解标准卷积一般采用3x3、5x5、7x7的卷积核进行卷积操作。分组卷积将输入特征图按通道均...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
定性和定量结果均表明,团队所提出的具有动态一元卷积的并行Conv-Transformer方法,优于现有的串联设计结构。DUCT的提出在学术上推动了Transformer和卷积神经网络的融合,在实际应用中亦具有广泛潜在价值,有助于推动计算机视觉技术的发展和创新。在图像分类方面,DUCT能够处理图像并将其分类到不同的类别中,这对于图像识别、内...
电子书上新 |《智能时代:机器学习实战》
真实复杂场景下的图神经网络:何东晓教授分享了图神经网络在处理真实复杂场景时的挑战和进展,包括网络嵌入的对抗性表征机制学习、块建模引导的图卷积神经网络等。领取方式:关注上方公众号,回复『机器学习』获取电子书领取方式
猫咪怎样启发了人工神经网络的诞生?
图7:卷积神经网络整体示意图卷积加池化中的计算,看起来是乘法叠加,它们的总作用是提取重要信息并降维(www.e993.com)2024年10月24日。为了更好地理解这两层神经网络的作用,我们也可以与声音信号的傅立叶分析相比较。一般的声音信号(如一段音乐)在时间域中是颇为复杂的曲线,需要每个时刻的大量数据来表示。如果经过傅立叶变换到频率域后,便只要少...
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...
假借智能驾驶非法测绘,谁是出卖我国地理信息的“叛徒东”?
相较于CNN(卷积神经网络)和RNN(循环神经网络)等小模型,Transformer等大模型长序列处理能力更强、并行计算效率更高,可以通过注意力层的结构识别元素之间的多维信息,泛化性更强,从而减小车端硬件成本,成为目前城市智驾技术方案的首要选择。需要注意的是大模型推动感知算法升级,而城市数据则成为大模型成长的关键。...
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...
OCR 2024 | 洪楠教授:深度学习在骨肿瘤的研究进展
深度学习是机器学习的一个子领域,其核心思想是模仿人脑的神经网络结构和学习方式,通过构建多层次的神经网络模型,实现对大规模复杂数据的表征和学习。深度学习自20世纪40年代至今已经历了三代神经网络的发展,自2012年发展进入爆发期。常见的神经网络包括深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深度...