dreamcoder-arc:用于抽象和推理的神经网络 ARC-AGI
首先,高度可变的网格大小排除了卷积神经网络(CNN)的使用,CNN依赖于固定大小的图像输入,或者至少在使用自适应或全局池化层时有一个最小大小的输入[33,34]。在我们的例子中,我们需要一个能够有效地处理小到1×1网格的网络。一种选择是将所有网格填充到一个足够大的固定大小,如30×30。然而,当大部分图像是填充时,...
干货:机器学习最全知识点汇总(万字长文)
对于经典的网络结构,包括LeNet-5网络,AlexNet,VGG网络,GoogLeNet,残差网络等经典的网络结构,创新点,要熟记于心。自Alex网络出现之后,各种改进的卷积网络不断被提出。这些改进主要在以下几个方面进行:卷积层,池化层,激活函数,损失函数,网络结构。对于这些典型的改进,也要深刻理解。由于引入了卷积层和池化层,因此反向...
“AI”科普丨AI术语不再神秘!一篇文章带你轻松搞懂那些听起来很牛...
卷积神经网络也是通过观察图片的一小块一小块,来理解整张图片。21.聊天机器人(ChatBot)解释:聊天机器人是一种可以通过自然语言处理和机器学习技术与人类用户进行交流的自动对话系统,常用于客户服务、娱乐和信息查询等场景。大白话解释:想象你能通过发短信与一个智能系统聊天,无论问什么问题,它都能回答你,这就...
OpenCV分享:从新手到专家,计算机视觉工程师的成长指南
卷积神经网络(CNN)是计算机视觉领域的一个重要理论。它们用来从输入图像中学习特征的空间层次,并构成了图像识别、分类和分割等任务的很大一部分。5.2图像处理计算机视觉的另一个基本概念是图像处理。它涉及到增强从摄像头和传感器接收到的原始图像的技术。这可以包括降噪、对比度增强和图像锐化,而这对于提高进一步处理...
超万字实录详解如何打造“好用”的自动驾驶智能芯片算法工具链
我们将输入部分的数据与卷积核进行点积乘法,再做累加,这样就得到了输出的数据。通过卷积核在输入上的可视窗的滑动,遍历完所有输入的区域之后,就得到了完整的输出,整个过程类似右边动态图的效果。这个过程同样具有大量的矩阵计算特点。所以我们现在通过这两点可以看到,在卷积神经网络的计算里面有一个非常鲜明的特点,涉及...
高性能计算环境下的深度学习异构集群建设与优化实践
★深度学习;模式识别;图像处理;人工智能建模;人工智能;深度学习算法;强化学习;神经网络;卷积神经网络;人工神经网络;VIBE算法;控制系统仿真;机器学习;高性能计算;数据挖掘;超算;ACL;算力;计算机视觉;PSU;Transformer;PLM;SLM;NLM;LLM;Galactica;OPT;OPT-IML;BLOOM;BLOOMZ;GLM;Reddit;H100;H800;A100;A800;MI200;MI250...
图解机器学习:演化史、方法、应用场景与发展趋势
实际上,递归神经网络(RNN)是两种人工神经网络的总称。一种是时间递归神经网络(RecurrentNeuralNetwork),另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)。时间递归神经网络的神经元间连接构成有向图,而结构递归神经网络利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络。RNN一般指代时间递归神经网络,正如上图所示...
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
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教授,智能科技学院、张江实验室光计算所顾敏院士领衔的研究团队,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、清晰的成像。这不仅是对传统光学成像技术的一次颠覆...
6种卷积神经网络压缩方法
神经网络的压缩算法是,旨在将一个庞大而复杂的预训练模型(pre-trainedmodel)转化为一个精简的小模型。按照压缩过程对网络结构的破坏程度,我们将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分。前端压缩,是指在不改变原网络结构的压缩技术,主要包括知识蒸馏、轻量级网络(紧凑的模型结构设计)以及滤波器(...
思泰克:公司自主研发的机器视觉和卷积神经网络技术应用于3D机器...
金融界3月22日消息,有投资者在互动平台向思泰克提问:尊敬的董秘您好!请问贵公司的机器视觉和卷积神经网络技术是否可以用于人形机器人和智能驾驶领域?谢谢!公司回答表示:公司自主研发的机器视觉和卷积神经网络技术主要应用于旗下的3D机器视觉检测设备,主要应用于电子装配生产线中的品质检测环节。