智能时代的深度学习:基础、算法与应用前景
卷积神经网络在图像处理领域表现尤为突出。它通过卷积层提取图像的局部特征,并通过池化层降低特征的维度,从而减少计算量。CNN广泛应用于图像分类、目标检测和图像生成等任务。2.循环神经网络(RNN)循环神经网络适用于处理序列数据,如文本和时间序列。RNN通过循环连接使得网络能够记忆之前的信息,从而在处理当前输入时考虑...
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
这项技术不仅是对卷积神经网络在光学领域的一次成功移植,更是对人工智能成像技术的一次重大推动。顾敏表示:“随着技术的不断发展和完善,卷积光学神经网络将在自动驾驶、机器人视觉、医学成像等多个领域将发挥更加重要的作用,为人类的生活带来更多便利,为科学研究提供更强大的工具。”澎湃新闻记者韩晓蓉(本文来自澎...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
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。因为卷积核比较小,即便我们做完了卷积处理,图像依然很大,这时候需要池化层来对数据进行降维操作:池化层通过对输入数据的局部区域进行汇聚操作,例如最大池化或平均池化,来减少特征图的大小。比如原图是20*20,我们用一...
深度学习|掌握经典:深入学习卷积神经网络架构的必要性
学习经典的卷积网络架构对于深入理解深度学习原理、设计和开发新型网络架构以及解决实际应用问题都具有重要意义。尽管目前已经有许多优秀的卷积网络架构被提出,但仍然有大量的研究工作需要做,例如设计更加高效的网络结构、探索更加有效的优化算法、提高模型的解释性和鲁...
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...
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(www.e993.com)2024年10月24日。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...
量化专题 · 几种神经网络模型预测效果对比及简析
下图是卷积神经网络的预测情况及参数情况,可以看到在参数总数规模类似的情况下,从选取的窗口来看,卷积神经网络的预测效果要好于多步多层神经网络。2.5循环神经网络下图是循环神经网络的预测情况及参数情况。可以看到在层数少于卷积神经网络的情况下,循环神经网络的总参数数量接近翻倍。
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...
张鹏对话无问芯穹夏立雪:中国的Scaling Law是场景优势,异构算力...
上一个时代的AI模型,针对每一个场景都需要去做一套自己的软件优化,比如卷积神经网络就是用于视觉的模型;递归神经网络是用于语言处理的模型……这样大家必然会趋同于在同一个语言体系中去完成自己的开发。比如我现在用CUDA积累出了一套东西,自然也会把里面一些共性的东西迁移到其他场景。这件事情实际上构成了...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
25.卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetworks(CNN)-CNN是一种深度学习算法,特别适合处理具有网格状拓扑结构的数据,如图像。26.循环神经网络RecurrentNeuralNetworks(RNN)-RNN是一种网络结构,适合处理序列数据,如时间序列或自然语言。27.长短期记忆网络LongShort-TermMemory(LSTM)...