深度学习|掌握经典:深入学习卷积神经网络架构的必要性
多层次结构:经典的卷积网络架构通常包含多个层次,包括卷积层、池化层、全连接层等。这种多层次结构使得网络能够逐步从低级特征(如边缘、颜色)提取到高级特征(如物体类别、行为)。正向传播与反向传播:CNN通过正向传播计算预测结果,并通过反向传播调整网络参数。正向传播过程中,输入数据经过层层卷积、池化和全连接层得到最...
今天来聊一聊适用于医学图像分割的卷积神经网络—U-net
脑部结构分割:脑部结构分割在神经科学和神经外科领域具有重要意义,U-net可以有效地将脑部解剖结构(如灰质、白质、脑室等)进行准确的分割,为大脑研究和疾病诊断提供可靠的工具。心脏分割:心脏分割是心血管疾病诊断和治疗的关键步骤,U-net可以精确地分割出心脏的不同组织(如心肌、心腔等),帮助医生评估心脏功能和病变情况。
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...
神经网络、Transformer、占据网络...晦涩难懂吗?看完这篇文章你...
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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...
dreamcoder-arc:用于抽象和推理的神经网络 ARC-AGI
首先,高度可变的网格大小排除了卷积神经网络(CNN)的使用,CNN依赖于固定大小的图像输入,或者至少在使用自适应或全局池化层时有一个最小大小的输入[33,34](www.e993.com)2024年8月5日。在我们的例子中,我们需要一个能够有效地处理小到1×1网格的网络。一种选择是将所有网格填充到一个足够大的固定大小,如30×30。然而,当大部分图像是填充时,...
追问daily | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
显著的过去事件,如瞳孔扩张,可以促进钙信号的传播,而这种传播可以通过激活蓝斑核(locuscoeruleus)来复现。此外,通过药理学抑制α1-肾上腺素受体可以减少这种传播。这表明星形胶质细胞不仅仅是被动的支持结构,而是参与中央神经系统信息处理的积极单元。研究发表在NatureNeuroscience上。
2023重大科学问题、工程技术难题和产业技术问题发布,难在哪?怎么解?
包冉介绍,这轮人工智能的发展得益于两个理论的突破:卷积神经网络和深度学习,简而言之就是让计算机的算法模拟人脑意识的产生机制和思维逻辑归纳机制。在此背景下,人脑的复杂度导致了人工智能模拟结构的复杂度,进而带来了高能耗。因此,如果能在人工智能的算法上取得新突破,降低复杂程度,减少计算工作量,将成为降低...
高性能计算环境下的深度学习异构集群建设与优化实践
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聊聊11种主要的神经网络结构
8.反卷积神经网络(DNN)顾名思义,反卷积神经网络的作用与卷积神经网络相反。DNN不执行卷积来减小图像的维数,而是利用反卷积来创建图像,通常是根据噪声来进行的。这是一项固有的艰巨任务。考虑CNN的任务是为奥威尔(Orwell)1984年的整本书写一个三句摘要,而DNN的任务是从三句结构写整个本书。