卷积神经网络(CNN)基础知识整理
1卷积神经网络既然叫卷积神经网络,这里面首先是卷积,然后是神经网络,是2者的一个结合,卷积这个概念实际上来自于信号处理领域,一般是对2个信号进行卷积运算,见下图:神经网络,这是机器学习的元老,是对人脑神经元工作机制的模拟,每个神经元是一个计算单元,输入的数据与权重进行相乘、求和,再加上偏置,得到的数据再经...
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...
“AI”科普丨太全了!多模态深度学习的综述!|算法|高维|神经网络|...
卷积神经网络是一种特殊的深度网络,它考虑了数据的局部拓扑结构(Li,Xia,Du,Lin,&Samat,2017;Sze,Chen,Yang和Emer,2017)。卷积神经网络包括全连接网络和包含卷积层和池化层的约束网络。约束网络使用卷积和池化运算来实现局部感受野和参数约简。与DBN和SAE一样,卷积神经网络也通过随机梯度下降算法进行训...
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)-LSTM是R...
探索深度学习十大算法:解锁人工智能的未来|语音识别|神经网络|...
1.卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)卷积神经网络是深度学习中最重要的算法之一,主要用于图像识别和计算机视觉任务。其通过模拟人类视觉系统的工作原理,能够自动从图像中提取特征,实现高精度的图像分类和识别。2.递归神经网络(RecurrentNeuralNetworks,RNN)...
...解读智能未来|向量|聚类|贝叶斯|神经网络|人工智能技术_网易订阅
卷积神经网络是一种特殊的神经网络,通过卷积操作和池化操作对图像等数据进行特征提取和分类(www.e993.com)2024年8月6日。卷积神经网络在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大突破,成为人工智能领域的明星算法。结语机器学习的十大巨星算法为我们提供了解决复杂问题的有效工具和思路。这些算法的不断发展和应用将继续推动人工智能的进步,为我们创造...
十大计算机视觉模型|算法|卷积|大模型|神经网络_网易订阅
1.AlexNet:AlexNet是深度学习领域的里程碑之一,由AlexKrizhevsky等人提出。它是一个深度卷积神经网络,通过多层卷积和池化层提取图像特征,并通过全连接层进行分类。AlexNet在2012年的ImageNet图像识别挑战赛上取得了重大突破。2.VGGNet:VGGNet是由KarenSimonyan和AndrewZisserman提出的深度卷积神经网络。它的特点是...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
近日,特斯联首席科学家、特斯联国际总裁邵岭博士及其合作团队发表最新研究成果,探索将卷积神经网络(ConvNets)的优势与Transformer架构相结合的并行设计方法。该研究成果可广泛应用于多模态学习、图像分类、图像分割、图像检索等场景,并能够有效提升模型在计算机视觉任务中的性能、提供更佳的灵活度,改善医疗诊断、自动驾驶等现实...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
近日,特斯联首席科学家、特斯联国际总裁邵岭博士及其合作团队发表最新研究成果,探索将卷积神经网络(ConvNets)的优势与Transformer架构相结合的并行设计方法。该研究成果可广泛应用于多模态学习、图像分类、图像分割、图像检索等场景,并能够有效提升模型在计算机视觉任务中的性能、提供更佳的灵活度,改善医疗诊断、自动驾驶等现实...
中国石化获得发明专利授权:“一种基于卷积神经网络的圈闭有效性...
证券之星消息,根据企查查数据显示中国石化(600028)新获得一项发明专利授权,专利名为“一种基于卷积神经网络的圈闭有效性评价方法”,专利申请号为CN202010308477.1,授权日为2024年7月16日。专利摘要:本发明公开了一种基于卷积神经网络的圈闭有效性评价方法,通过对三维地质体进行切片得到的二维地质属性平面,将属性平面网格...