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...
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
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,高度为H,通道数为C的三维数组。1.2卷积核卷积核是卷积神经网络的...
...创新研究将混合数据增强和扩展卷积递归神经网络引入语音情感识别
扩展卷积递归神经网络(ExpandedConvolutionalRecurrentNeuralNetwork,ECRNN)是一种结合了卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)和递归神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)的神经网络模型,可以有效地捕捉语音信号中的时序特征和上下文信息。ECRNN模型在卷积层中可以有效地提取语音特征,而在递归层中可以捕捉语音...
基于时空图卷积的网络漏洞态势预测 | 科技导报
针对网络安全要素预测过程中少有结合网络数据地理空间特征的研究现状,选择有地理空间特征的网络漏洞检测数据,构造网络漏洞时空数据集,通过构建结合图卷积和门控时间卷积的时空图卷积模型,实现网络漏洞态势发展的预测。选取ARIMA和LSTM时序预测模型进行对比实验,提出的网络漏洞时空图卷积预测模型在MAE、RMSE和MAPE的评价标准下...
CNN卷积+Transformer打造DETR视觉模型
CNN卷积+Transformer打造DETR视觉模型卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,主要通过在输入数据上应用卷积操作和池化操作来提取特征,然后通过全连接层进行分类或回归任务。CNN在图像识别、目标检测和语义分割等任务中取得了巨大成功。
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7月13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...
市政府关于公布南通市第十三届自然科学优秀学术论文的通知
18.基于卷积神经网络的智能寻书机器人设计与实现羌栋强(江苏商贸职业学院)、王雅楠、张蝶19.基于人文关怀的手术室护士隐私保护认知水平量表编制及信效度分析张敏华(启东市人民医院)、陆宏伟、唐红萍20.生物仿生微环境启发的各向异性微纳复合拓扑结构协同生物因素调控周围神经再生(Bionicmicroenvironment-inspired...
OpenCV分享:从新手到专家,计算机视觉工程师的成长指南
5.1卷积神经网络卷积神经网络(CNN)是计算机视觉领域的一个重要理论。它们用来从输入图像中学习特征的空间层次,并构成了图像识别、分类和分割等任务的很大一部分。5.2图像处理计算机视觉的另一个基本概念是图像处理。它涉及到增强从摄像头和传感器接收到的原始图像的技术。这可以包括降噪、对比度增强和图像锐化,而...
基于机器视觉的水面垃圾寻航系统*
汤伟等提出改进FasterR-CNN卷积神经网络的构建来提升水面垃圾检测的精确度。即便如此,复杂的水面情况,依旧会给物体的目标检测提升很多难度。例如,河岸上强光的反射,水面波浪和许多普通的水面漂浮物等因素都会干扰到最后的目标检测。在产品的实际测试中,这些方法都不能完全满足全自动水面垃圾清理船的需求。
十大计算机视觉模型|算法|卷积|大模型|神经网络_网易订阅
1.AlexNet:AlexNet是深度学习领域的里程碑之一,由AlexKrizhevsky等人提出。它是一个深度卷积神经网络,通过多层卷积和池化层提取图像特征,并通过全连接层进行分类。AlexNet在2012年的ImageNet图像识别挑战赛上取得了重大突破。2.VGGNet:VGGNet是由KarenSimonyan和AndrewZisserman提出的深度卷积神经网络。它的特点是...