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...
三维卷积神经网络(3D-CNN)解码运动过程的脑电图
研究人员提出了一种神经生理学可解释的三维卷积神经网络(3D-CNN),它捕捉了运动过程中大脑区域的时空依赖性。该3D-CNN使用保留地形的EEG输入,能够预测手部运动的复杂特征,如反应时间、运动模式和方向。在新数据集上的测试中,3D-CNN在这些任务中的准确率分别为79.81%、81.23%和82.00%,优于二维卷积神经网络...
【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
简单理解就是,卷积神经网络的权重矩阵往往稠密且巨大,从而计算开销大,有一种办法是采用低秩近似的技术将该稠密矩阵由若干个小规模矩阵近似重构出来,这种方法归类为低秩近似算法。一般地,行阶梯型矩阵的秩等于其“台阶数”-非零行的行数。低秩近似算法能减小计算开销的原理如下:基于以上想法,Sindhwani等人提出...
...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...
星宸科技:目前公司在CNN卷积神经网络和Transformer网络的投入...
公司回答表示,公司有关注到该事件,目前公司在CNN卷积神经网络和Transformer网络的投入,主要是为了提升端侧和边缘测SoC在相关AI网络的表现。通过数年研发投入与产品技术积累,相关SoC现主要落地于智能安防,智能车载影像,视频对讲,家用及商用清洁机器人等领域,并持续探索新的行业与市场机会,谢谢您对公司的关注!
...来处理卷积运算的设备和方法专利,该专利技术能实现在神经网络...
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(www.e993.com)2024年10月24日。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输入数据的划分的块之一;通过利用内核对划分的块之一执行卷积运算来生成输出块;通过使用输出块来生成特征图;以及将特征图写入到存储器。
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...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
CNN由卷积层、池化层、全连接层三部分构成,它们各自的作用如下:卷积层(ConvolutionalLayer):卷积层负责提取图像中的局部特征。池化层(PoolingLayer):池化层负责大幅降低参数量级,在保留重要特征信息的同时,降低计算复杂度。全连接层(FullyConnectedLayer):全连接层类似传统神经网络的作用,根据卷积层和池化层处理过...
微美全息(NASDAQ:WIMI)研究基于深度卷积神经网络的增强现实动态...
深度卷积神经网络(DeepConvolutionalNeuralNetwork,简称DCNN)是一种特殊的神经网络结构,主要用于图像识别和计算机视觉任务。它是由多个卷积层、池化层和全连接层组成的,每个层都有一定数量的神经元。DCNN的核心思想是通过学习图像的特征来实现图像分类和识别。DCNN的卷积层是其最重要的组成部分,它使用卷积核对输入图像...
量化专题 · 几种神经网络模型预测效果对比及简析
2.4卷积神经网络下图是卷积神经网络的预测情况及参数情况,可以看到在参数总数规模类似的情况下,从选取的窗口来看,卷积神经网络的预测效果要好于多步多层神经网络。2.5循环神经网络下图是循环神经网络的预测情况及参数情况。可以看到在层数少于卷积神经网络的情况下,循环神经网络的总参数数量接近翻倍。