刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
我们的方法几乎与用在密集连接神经网络上的方法相同,唯一的差别就是不使用简单的矩阵相乘,这一次我们将会使用卷积。前向传播包含两个步骤。第一步是计算中间结果Z,它是由前一层的输入数据与张量W(包含滤波器)的卷积结果,加上偏置项b得到的。第二步是给我们的中间结果应用一个非线性的激活函数(我们的激活函...
...能够充分利用现有硬件资源实现加速算法对卷积神经网络运算的加速
专利摘要显示,本申请实施例提供一种神经网络运算方法及相关设备,通过利用现有卷积运算硬件中的A个第一加法器、A个乘法器和B个第二加法器对输入卷积核运算的A个第一目标数据执行一维加速算法运算,得到第一运算周期的卷积运算结果;将A个第一目标数据进行右移,移出2个第一目标数据的同时移入2个新的目标数据,得到A个...
三星取得用于使用内核来处理卷积运算的设备和方法专利,该专利技术...
金融界2024年3月5日消息,据国家知识产权局公告,三星电子株式会社取得一项名为“用于使用内核来处理卷积运算的设备和方法“,授权公告号CN111295675B,申请日期为2018年10月。专利摘要显示,提供用于在神经网络中处理卷积运算的方法和装置。该装置可以包括:存储器,以及处理器,其被配置为:从存储器中读取存储在存储器中的...
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
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图像可以表示为一个宽度为W...
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...
关于「光学神经网络」的一切:理论、应用与发展
ONN是ANN线性和非线性运算的光学实现,神经网络的结构和神经元的工作原理属于线性运算zi=bi+∑jWijxj和非线性激活ai=??(zi),因此,神经网络需要大量的线性乘法运算和求和运算(www.e993.com)2024年10月24日。这种乘加运算在算法中最直接的体现就是给出两组数据,在“for”循环中进行乘加运算。如果我们简单地思考这个问题,就会发现完...
超快、超低能耗!北大团队提出基于卷积神经网络的全光计算
近日,由北京大学物理学院龚旗煌研究团队提出了一种基于卷积神经网络(CNN)实现超快超低能耗全光计算芯片方案的新策略,支持多计算任务的执行。这项工作为下一代全光计算系统指明了方向。该研究以「All-opticalcomputingbasedonconvolutionalneuralnetworks」为题,于11月25日发表在《Opto-ElectronicAdvances》...
清华大学软件定义芯片团队的高能效量化卷积神经网络加速芯片入选...
该报告介绍了一款量化卷积神经网络(CNN)加速芯片——QNAP,通过挖掘量化后CNN模型权值大量冗余的特征,提出一种能够显著减少冗余权值造成冗余乘操作的优化方法,降低了硬件功耗;同时,提出了一种减少ReLU激活函数造成冗余乘加操作的预测方法,显著提升了CNN硬件的运行性能;此外,针对广泛使用的残差结构,提出了一种专用的流水结构...
深度学习入门:浅析卷积神经网络
1.卷积层与卷积计算卷积层是构建卷积神经网络的核心层,它占据了网络中大部分的计算。在处理图像这样的高维度输入时,让每个神经元都与前一层中的所有神经元进行全连接是不现实的。相反,我们让每个神经元只与输入数据的一个局部区域连接,这个过程是离散卷积运算。
【华泰金工林晓明团队】图神经网络选股与Qlib实践——华泰人工...
传统的卷积神经网络(CNN)、循环神经网络系列(RNN和LSTM)不具备考虑样本间关系的能力。CNN通过卷积运算提取样本局部特征,适用于图像数据。RNN和LSTM的循环结构使得网络能够学习时序上的规律,适用于语音等时序数据。如果希望网络学习样本间关联的规律,那么就需要对网络运算方式或结构进行相应改造。