神经网络与傅立叶变换到底有没有关系?
大多数神经网络的任务是学习整个函数或算法或数据中指定的值点处的函数,傅里叶网络也是一样通过迭代技术找到逼近函数的参数。卷积神经网络中的傅立叶变换卷积神经网络中卷积层是主要基础组曾,在网络中,任何卷积层的主要工作是将滤波器(卷积核)应用于输入数据或特征图,对前一层的输出进行卷积。该层的任务是学习过...
如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」
定义:等变神经网络是一种神经网络,其每一层都是置换表示的直接和,且所有线性映射都是G等变映射。如图所示:(这里,绿色、蓝色和红色点分别表示输入、隐藏层和输出层,perm表示一个置换表示,它们并不一定相等。和普通的原始神经网络一样,这里也假设始终会有一个固定的激活函数,其会在每个隐藏层中被逐个应用到...
对话理想智驾团队:什么是自动驾驶的「终极答案」?
接着就是ChatGPT的出现,大语言模型技术在输入和输出之间,存在着人工智能专家都难以解释的「黑盒子」,人类无法准确解释问问题和ChatGPT回答之间,具体发生了什么。以此做个比喻,智能驾驶技术此前基于「感知—规划(决策)—控制」的研发逻辑,类似于AlphaGo,AlphaGo的卷积神经网络(CNNs)能够处理棋盘的二维...
【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...
Nat Methods:彭汉川/王宜敏团队开发平台实现多人协作重建神经元!
CAR平台的一个关键特性是集成了基于卷积神经网络的分支点验证器(BPV)和终端点验证器(TPV)(图3)。BPV结合了注意力机制和残差块的优势来提取独特的神经元图像特征;TPV通过将真实的神经突终端与追踪中的潜在提前终止端进行分类来识别追踪神经突中的潜在中断。TPV和BPV的这些行为就像独立的AI协作者,频繁提供修正建议,...
构建人工智能框架找到最有效溶菌酶
林章凛认为,DeepMineLys的成功得益于构建了涵盖广泛溶菌酶的全面训练数据集,集成了TAPE等先进算法和编码技术,采用了三层卷积神经网络和双轨架构等几个关键因素,极大地提升了预测性能(www.e993.com)2024年9月10日。研究团队从前100个候选溶菌酶随机选择了16个进行实验验证,其中11个被证实具有活性,最强的一个溶菌酶的活性甚至比传统溶菌酶高出6.2...
专注AI+制造:创新奇智大模型工业落地初显成效,探索工业智能机器人...
如果将2018-2022年定义为AI的1.0时代,这一代的人工智能以卷积神经网络为基础,其表现为能听能看,可以进行判断识别等任务。过去的几年里,人工智能已经带动了很多行业的自动化变革,但在其中,真正的智慧还没有出现。大模型技术正在将AI推动到2.0时代,它克服了上一代AI单领域、多模型的限制。利用...
一文看懂Mamba,Transformer最强竞争者
离散SSM与循环神经网络结构相似,因此离散SSM能比基于Transformer的模型更高效地执行推理过程。卷积计算离散SSM是一个具有结合属性的线性系统,因此可以与卷积计算无缝整合。RNN、Transformer和SSM之间的关系图2展示了RNN、Transformer和SSM的计算算法。一方面,常规RNN的运作基于一种非线性的...
你知道CPU、GPU,那NPU是什么?看完这篇秒懂
神经网络处理单元(NPU)是一种专门设计用于加速神经网络计算的处理器。与传统的中央处理单元(CPU)和图形处理单元(GPU)不同,NPU从硬件层面上针对AI计算进行了优化,以提高性能和能效。Intel的NPU架构NPU的工作原理是利用其专门设计的硬件结构来执行神经网络算法中的各种数学运算,如矩阵乘法、卷积等。这些运算是神经网络...
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
01什么是算法工具链首先谈到智能芯片,它是如何体现智能的呢?芯片作为一个硬件电路实现的大集成,本身是不会有智能的概念出现。谈到智能芯片的智能性,其实是来自于智能神经网络算法的加持。在slide的左上,是一个神经网络里面非常经典的感知机模型,由一系列的神经元通过确定的规则排布得到了一个网络结构。这个网络结...