...乐:自动化检测设备方面拥有智能缺陷识别技术,包括卷积神经网络等
多浦乐:自动化检测设备方面拥有智能缺陷识别技术,包括卷积神经网络等金融界10月15日消息,有投资者在互动平台向多浦乐提问:董秘您好,公司公告显示公司在自动化检测设备等方面,具备人工智能缺陷识别关键技术,其主要内容包含卷积神经网络、多模态缺陷识别方法、缺陷特征注意力集中方法,并且已实现产业化。请问董秘公司自主...
刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
事实上,我们每天都在使用计算机视觉技术——我们用自己的面孔解锁手机,将图片上传到社交网络之前进行自动修图……卷积神经网络可能是这一巨大成功背后的关键组成模块。这次,我们将要使用卷积神经网络的思想来拓宽我们对神经网络工作原理的理解。打个预防针,本文包含相当复杂的数学方程,但是,你也不必为自己不喜欢线性代数和...
从图神经网络到几何深度学习:AI4Science 的下一个颠覆性突破在何处?
经典的图卷积网络是一个相对简单的系统,从微观角度看,它主要通过与相邻节点之间边连接的特征进行线性加和。这些权重来自于节点间自带的权重。由于这是一个深度神经网络,通常需要可学习参数来驱动关系和特征的迭代,因此会采用共享权重,即各个节点使用同一系数表示。这个矩阵的维度与特征维度一致,其作用在于学习特征传递过...
AI产品经理必知的100个专业术语
二、深度学习与神经网络21、人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)人工神经网络是一种模仿生物大脑结构的计算模型,由输入层、隐藏层和输出层组成。22、卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)卷积神经网络主要应用于图像处理,通过卷积层识别局部特征,并通过池化层减少空间维度。23、循环神经网络(Re...
【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
四、二值化网络1.二值化网络可以视为量化方法的一种极端情况:所有的权重参数取值只能为±1±1,也就是使用1bit来存储Weight和Feature。在普通神经网络中,一个参数是由单精度浮点数来表示的,参数的二值化能将存储开销降低为原来的1/32。
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
这项技术的关键在于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(www.e993.com)2024年10月23日。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(1.57Petaoperationspersecond,...
GPU:AI服务器关键技术及核心
(2)技术层:在AI算力的支持下,通过系统开发框架进行各场景数据的训练和学习,开发出计算机视觉、语音语义、知识图谱等AI算法,并将其搭载于硬件设备上形成行业级解决方案;(3)应用层:针对不同的行业和场景,进行人工智能技术的商业化落地。AI服务器是人工智能基础层的核心物理设备,其面向深度学习神经网络需要...
AI赛道万字报告:前世、今生及未来
机器学习是一种通过数据和算法构建模型,并从中提取规律来预测或分类的技术。机器学习依赖于大量的数据和复杂的神经网络模型,使得AI能够识别模式、预测结果并进行自主学习。机器学习分为3个步骤:准备数据、训练模型和构建用户体验准备数据:机器需要大量高质量的数据来学习。例如,要将文本转换为图像,ML模型需要从...
猫咪怎样启发了人工神经网络的诞生?
图6:神经网络识别x时的卷积计算也可以说,卷积核的作用,类似于代表某个模式的d-函数,它能把这个模式从原图中“抽样提取”出来。用前面描述卷积数学公式的语言来说,图6左边的输入矩阵,是f函数;卷积核是h函数;最右边的输出,是卷积计算的结果g函数。卷积核(图中的3x3矩阵)的矩阵元,是权重系数。卷积核的权重系数...
神经网络、Transformer、占据网络...晦涩难懂吗?看完这篇文章你...
1、LayerNormalization“层归一化”到底是个啥,没了可不可以?这是一种神经网络中常用的技术,它通常应用于每个网络层的输出或者激活值。用于在训练过程中对每一层的输入进行归一化处理,就可以确保每一层的输入都具有相似的分布,每个卷积层的输出会被归一化,然后再传递给下一层,以有助于网络学习和稳定训练。