ECCV 2024 | GKGNet:多标签分类遇上图卷积网络ViG
尽管卷积神经网络CNN和视觉转换器Transformer在将图像处理为规则的像素块网格(patch)方面取得了成功,但这些表示对于捕捉不规则和不连续的兴趣区域来说并不理想。在这项工作中,我们提出了第一个完全图卷积模型,基于分组K近邻的图卷积网络(GroupK-NearestNeighborbasedGraphConvolutionalNetworkforMulti-LabelIma...
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...
视野扩大271倍,上海理工大学开发超快卷积光学神经网络
卷积神经网络(CNN)凭借其出色的图像识别能力,在人工智能领域表现出色,尤其是在ChatGPT等平台中。近日,上海理工大学团队成功将CNN概念引入光学领域,实现卷积全光神经网络,为人工智能成像技术带来了革命性的进步。研究团队开发了一种超快卷积光学神经网络(ONN),该网络无需依赖光学记忆效应,即可实现对散射介质后方...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
在训练过程中,卷积神经网络会学习到最优的卷积核参数,使得网络能更好的提取输入数据的局部特征。因为卷积核比较小,即便我们做完了卷积处理,图像依然很大,这时候需要池化层来对数据进行降维操作:池化层通过对输入数据的局部区域进行汇聚操作,例如最大池化或平均池化,来减少特征图的大小。比如原图是20*20,我们用一...
量化专题 · 几种神经网络模型预测效果对比及简析
我们利用期货市场的行情数据,对不同类型的神经网络模型预测效果进行探索,并用一些简单模型预测效果进行对比。主要涉及单步单层线性模型、单步多层线性模型、多步模型、卷积神经网络、循环神经网络等。在实际操作中,我们首先对数据集按照7:2:1的比例划分为测试集、验证集、训练集,然后将数据进行简单归一化、带入模型进行...
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(www.e993.com)2024年10月19日。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...
穿越时空的卷积神经网络:探索前向传播的奥秘
卷积神经网络是一种由多个层次组成的神经网络模型。其基本结构包括输入层、卷积层、池化层和全连接层。输入层接收原始数据,卷积层通过卷积操作提取特征,池化层降低特征图的维度,全连接层通过神经元连接实现分类或回归。二、卷积操作的原理卷积操作是卷积神经网络中最重要的操作之一。它通过滑动一个滤波器(也称为卷积...
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是深度学习的核心技术之一,广泛应用于图像识别和分类任务。CNN通过卷积层、池化层和全连接层的组合,能够有效地提取图像中的特征,实现目标检测、物体识别和语义分割等任务。??目标检测:识别并定位图像中的特定物体,如行人、车辆、交通标志等。常用的目标检测模型包括YOLO(YouOnlyLo...
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...
1*1卷积核和全连接神经网络的区别
1*1卷积核是卷积神经网络中的一种卷积核,它的大小为1×1,只包含一个参数,可以用来对输入数据进行卷积运算。全连接神经网络是一种神经网络结构,它的每个神经元都与输入层的所有神经元相连,其权重参数需要通过训练来确定。1*1卷积核和全连接神经网络的作用...