AI赛道万字报告:前世、今生及未来
深度学习的突破:2012年,AlexKrizhevsky等人提出的深度卷积神经网络AlexNet在ImageNet图像识别竞赛中取得了突破性的成果,标志着深度学习技术的复兴。深度学习(尤其是卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN)在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域展现出了强大的能力。深度学习通过多层神经网络提取数据的抽象特征,使得AI在处理...
入门必读!写给初学者的人工智能简史!
1997年,德国计算机科学家瑟普·霍克赖特(SeppHochreiter)及其导师于尔根·施密德胡伯(JürgenSchmidhuber)开发了用于递归神经网络的LSTM(长短期记忆网络)。1998年,YannLeCun等人提出了LeNet,一个用于手写数字识别的卷积神经网络,初步展示了神经网络在图像识别领域的潜力。总而言之,20世纪90年代,神经网络在开始商用于...
登顶Nature!打破国际难题!95后博士再获重大突破,力学超材料领域...
第七章全光衍射神经网络第一节标量衍射理论基础1.1惠更斯-菲涅耳原理1.2瑞利-索莫菲衍射公式1.3衍射角谱理论1.4离散傅里叶变换第六节光学衍射神经网络(Python实操)2.1人工神经网络结构2.2光学衍射神经网络结构2.3光学衍射神经网络实现手写数字识别2.4光学衍射神经网络的应用第八章超材料...
建议收藏,100篇必读论文|大模型月报(2024.03)
这是一种新颖的神经网络架构,旨在通过整合额外的输入条件(如边缘、深度、法线和涂鸦图)来增强现有的预训练多视图扩散模型,其创新之处在于引入了一个调节模块,该模块利用局部和全局嵌入来控制基础扩散模型,而局部和全局嵌入是通过输入条件图像和摄像机姿势计算得出的。
基于神经网络手写数字识别数据扩展处理环节的思考
手写数字识别是机器学习和深度学习领域中的经典问题,其目标是将手写数字图像正确分类为相应的数字。这个问题在计算机视觉和模式识别中起着重要作用。MNIST数据集是一个广泛使用的手写数字数据集,包含大量的数字图像和对应的标签,是许多机器学习算法和模型的基准测试数据集。
基于FPGA的数字识别-实时视频处理的定点卷积神经网络实现
手写数字识别的MNIST数据集(httpyann.lecun/exdb/mnist/)广泛应用于计算机视觉领域(www.e993.com)2024年10月23日。然而,并不适合在我们的应用中训练神经网络,因为它与相机图像有很大的不同。主要区别包括:MNIST图像是深色背景上的浅色数字,与来自摄像头的图像相反(下图中A来自MINIST,B来自普通的相机);...
每次矩阵相乘用不到一个光子,手写数字识别准度超90%,光学神经网络...
在最近的一项研究中,来自美国康奈尔大学等的研究者们证明了,光学神经网络可实现在手写数字分类上的极高准确度:其中,在权重相乘中使用约3.2个检测到的光子使得准确度达到了99%,而仅使用约0.64个光子(约2.4×10^-19J光能)就能达到90%以上的准确度。
单隐藏层全连接神经网络——Python手写数字识别模型进阶
我们把一个求和函数(行14)加上激活函数(行17,Softmax),称为单个神经元模型。激活函数还有S型函数,双曲正切函数,修正线性单元函数等。为了再次提高准确率,我们使用单隐藏层全连接神经网络。所说的多层,一般不计算输入层和输出层,只有一个隐藏层的神经元即是单层。先构建单个隐藏层,一层的神经元数量为256(可自行...
LeCun又火了!93年演示首个文本识别CNN视频冲上Reddit热榜
据悉,这则视频展示了世界上首个用于文本识别的卷积神经网络,是之后CNN被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理领域的重要开端。CNN:手写数字识别任务20世纪90年代初,LeCun加入了当时世界上最负盛名的研究机构之一贝尔实验室。彼时才32岁的他,与同事们创建了一个读取并识别手写数字的系统,该系统是一个典型的端到端图像...
Yann LeCun引爆AI社区:1993年文本识别卷积网络演示视频,获上千人...
值得一提的是,LeCun在1989年发表的《使用反向传播和神经网络识别手写数字》的论文中,在论述其网络结构时首次使用了“卷积”一词,“卷积神经网络”由此诞生,之后LeCun便被业内称为“CNN之父”。MNIST数据集基于这项实验,LeCun还创建了经典手写数据集MNIST,它是用于研究机器学习、模式识别等任务的高质量数据库,...