写给小白的AI入门科普
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)和循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN),是1990年代左右诞生的比较知名的神经网络模型。它们的具体工作原理比较复杂。反正大家记住:卷积神经网络(CNN)是一种用于处理具有类似网格结构的数据(例如图像和视频)的神经网络。所以,它通常用于计算机视觉中,可以用来图像识别...
池化层:优化卷积神经网络的关键组成部分
四、总结池化层作为卷积神经网络中的一个重要组成部分,能够通过减少特征图的尺寸来减少计算量,并且能够提取特征图中的重要特征。池化层主要分为最大池化层和平均池化层两种类型,分别通过求取最大值和平均值来得到输出特征图。池化层在图像识别、目标检测和语义分割等任务中有广泛的应用,能够提高网络性能和减少计算量。
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
Step2:特征提取:首先,我们可以使用卷积神经网络(CNN)等方法从图像中提取特征。这些特征可以包括车辆自身部件(如车轮、车窗等)的形状、颜色、纹理等信息。Step3:位置编码:对于每个提取到的特征(比如这里的车轮特征信息),我们可以为其分配一个位置编码,以表示特征在图像中的位置信息。车轮这一明显的特征可以帮助模型理解...
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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dreamcoder-arc:用于抽象和推理的神经网络 ARC-AGI
神经网络由一个特征提取器组成,它将任务转换为固定宽度的特征向量,以及一个GrammarNet,它接受特征向量并产生一个volumeQ,其中Qijk(x)是原语i作为原语j的第k个参数的概率。从Q中,我们可以构建一个上下文语法,为程序分配可能性,并在唤醒期间从这个新语法中采样。如图5所示。
浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用
其中,人工神经网络是受大脑神经元中突触、轴突等结构启发而设计的计算模型(www.e993.com)2024年8月4日。神经网络架构在不断发展,最初是把全部神经元逐层连接起来的全连接神经网络,但它容易过拟合且推理速度慢,后来逐步发展出能进行局部连接的卷积神经网络,卷积时只有部分神经元被激活从而减少计算量;卷积神经网络不能处理时间序列数据,后来发展出了...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
25.卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetworks(CNN)-CNN是一种深度学习算法,特别适合处理具有网格状拓扑结构的数据,如图像。26.循环神经网络RecurrentNeuralNetworks(RNN)-RNN是一种网络结构,适合处理序列数据,如时间序列或自然语言。27.长短期记忆网络LongShort-TermMemory(LSTM)...
《我看见的世界:李飞飞自传》 | ChatGPT之前,ImageNet如何奠定...
AlexNet是卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的一个实例。卷积神经网络的叫法源于图形卷积过程。在这个过程中,一系列滤波器在图像上扫过,寻找与网络所识别事物相对应的特征。这是一种独特的有机设计,灵感来自休伯尔和威塞尔对哺乳动物视觉系统的观察,即视觉处理在多个层次上进行。就像在自然界中一样,卷积...
在ChatGPT出现之前,李飞飞的ImageNet如何奠定了人工智能的技术革命?
AlexNet是卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的一个实例。卷积神经网络的叫法源于图形卷积过程。在这个过程中,一系列滤波器在图像上扫过,寻找与网络所识别事物相对应的特征。这是一种独特的有机设计,灵感来自休伯尔和威塞尔对哺乳动物视觉系统的观察,即视觉处理在多个层次上进行。就像在自然界中一样,卷积...
高性能计算环境下的深度学习异构集群建设与优化实践
1、平台的主要组件包括1)集群调度与资源管理模块统一管理集群资源,调度作业到空闲资源上,回收已完成作业的资源。控制平面可以选择Kubernetes、Mesos等系统,也可以使用面向深度学习作业的定制调度器。2)镜像中心存储Docker镜像,供用户提交和共享镜像,作业下载镜像。可以使用公共中心如DockerHub,也可以构建私有中心或使...