自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
隐藏层激活函数:隐藏层的激活函数主要作用是引入非线性,使得神经网络能够学习复杂的模式和特征。如果没有非线性激活函数,多个隐藏层堆叠起来的网络与单层网络的表达能力相似,无法捕捉数据中的复杂关系(如输入图像中的边缘、纹理、形状等特征),非线性映射可以在神经网络中将这些特征组合起来,映射到不同类别的概率分布上,从...
写给小白的AI入门科普|算法|ai|计算机|大模型|人工智能|神经网络...
英特尔(Intel)公司的名字,就是基于这个词的前五个字母。结合起来,AI,就是“人工的、人造的智能”,用人为的手段,创造智能。关于AI的定义,行业里有很多种说法。比较学术化的一种,是这么说的:AI,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能行为的理论、方法、技术及应用系统的一门综合性科学。这个定义很拗口,...
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...
神经网络、Transformer、占据网络...晦涩难懂吗?看完这篇文章你...
隐藏层激活函数:隐藏层的激活函数主要作用是引入非线性,使得神经网络能够学习复杂的模式和特征。如果没有非线性激活函数,多个隐藏层堆叠起来的网络与单层网络的表达能力相似,无法捕捉数据中的复杂关系(如输入图像中的边缘、纹理、形状等特征),非线性映射可以在神经网络中将这些特征组合起来,映射到不同类别的概率分布上,从...
星宸科技:公司在CNN卷积神经网络和Transformer网络有相关技术投入
金融界4月2日消息,有投资者在互动平台向星宸科技提问:你好董秘请问贵公司有没有神经网络的技术研究?谢谢。公司回答表示:公司在CNN卷积神经网络以及Transformer网络均有相关技术投入,主要是为了提升SOC在相关神经网络上的表现。金融界提醒:本文内容、数据与工具不构成任何投资建议,仅供参考,不具备任何指导作用。股市有...
思泰克:公司的AI人工智能算法导入了卷积神经网络,利用卷积层的...
思泰克(301568.SZ)12月1日在投资者互动平台表示,公司自设立以来深耕于机器视觉检测设备领域,其核心技术包括AI人工智能算法、光源系统、机器视觉软件底层及应用层算法等多个领域,并取得多项技术成果(www.e993.com)2024年8月5日。公司的AI人工智能算法导入了卷积神经网络,利用卷积层的深度学习及训练提取出检测图像特征,实现部分人工替代及算法...
深度神经网络压缩与加速技术
最上面一个层级叫做网络结构搜索(networkarchitecturedesign),即搜索一个计算量较少但对于某些特定任务很有效的网络,这也可以看作另一种压缩方式。第二个层级叫做分层压缩(Layer)。深度学习网络基本上是分层的结构,每一层有一些矩阵的加法和乘法,对每一层的这些加法和乘法进行约束,例如将矩阵进行分解等,这样可以...
今天来聊一聊适用于医学图像分割的卷积神经网络—U-net
皮肤病变分割:在皮肤病诊断中,U-net可以对皮肤病变区域进行快速、准确的分割,帮助医生进行病变的定位和鉴别诊断。综上所述,U-net作为一种广泛应用于医学图像分割的卷积神经网络,具有紧凑的网络结构、跳跃连接的应用、数据增强策略和多通道输入等特点。它在肿瘤分割、脑部结构分割、心脏分割、皮肤病变分割等领域取得了...
智驾芯片,中国阵营“围剿”英伟达
地平线穆黎森则告诉《汽车公社》/《C次元》,端到端算力竞争的技术门槛,主要在于能否适应模型结构变迁带来的算力需求,以及算子侧重点的改变。一方面,模型会变大,算力也会变大;另一方民,模型结构会变迁,以前CNN(卷积神经网络)为主,端到端基本上以Transformer为主。
前沿综述:面向复杂系统建模的多模态图学习
图学习常用的技术包括图卷积网络、图注意力网络、图神经网络等,这些方法通过在图上进行信息传播和聚合,从而实现对节点和边的特征提取和学习。近年来,随着语音、文本、图像等多种模态的数据大量积累,多模态机器学习和深度学习技术正在快速发展,并在图结构数据中取得了成功。哈佛大学生物信息学的学者在NatureMachine...