智能模式识别:技术演进与应用前景探索
卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetworks卷积神经网络(CNN)是深度学习中一种专门用于图像处理的网络结构。通过卷积层和池化层的组合,CNN能够有效提取图像的空间特征,广泛应用于图像分类和目标检测任务。循环神经网络RecurrentNeuralNetworks循环神经网络(RNN)是处理序列数据的深度学习模型,适用于语音识别和自然语言...
智能时代的深度学习:基础、算法与应用前景
1.卷积神经网络(CNN)卷积神经网络在图像处理领域表现尤为突出。它通过卷积层提取图像的局部特征,并通过池化层降低特征的维度,从而减少计算量。CNN广泛应用于图像分类、目标检测和图像生成等任务。2.循环神经网络(RNN)循环神经网络适用于处理序列数据,如文本和时间序列。RNN通过循环连接使得网络能够记忆之前的信息,...
...人机+AI”模式对环境执法监测的影响——以秸秆禁烧领域的应用...
2010年代以来,深度学习技术,尤其是卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,简称CNN),引领了图像识别领域的发展。卷积神经网络可以自动从图像中提取特征,而不需要手工定义规则。它们具有多个卷积层和池化层,可以处理不同层次的图像特征,使计算机能够更好地理解和分类图像。大规模数据集(如ImageNet)的可用性以及GPU等硬...
智能科技的崛起:机器智能的应用与未来展望
例如,卷积神经网络(CNN)在图像处理中的应用,使得计算机能够以接近人类的准确度识别物体。自然语言处理NaturalLanguageProcessing自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是机器智能的重要组成部分,旨在使计算机能够理解和生成自然语言。NLP的应用包括:聊天机器人:能够与用户进行自然对话。文本分析:从大量文本中...
深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...
在众多量化交易方法中,神经网络和机器学习方法的应用尤为引人关注。本文介绍了利用BP神经网络进行股价预测,通过构建特殊的交易策略在复杂的市场环境中(如黄金和比特币市场)进行投资交易,并结合深度神经网络(DNN)、循环神经网络(RNN)、循环卷积神经网络(RCNN)以及决策树、SVM、回归等多种机器学习方法在金融交易中的深...
关于「光学神经网络」的一切:理论、应用与发展
1978年,斯坦福大学的古德曼(JosephGoodman)首次提出了光矢量矩阵乘法器的理论模型,成为光计算领域的重要一步,并推动了光矩阵乘法器(OMM)和光子神经网络的发展(www.e993.com)2024年10月23日。约瑟夫·古德曼(a)ANN的结构;(b)神经元的原理ONN是ANN线性和非线性运算的光学实现,神经网络的结构和神经元的工作原理属于线性运算zi=bi+∑jWi...
俄罗斯军用人工智能的发展重心及俄乌战场实际应用
(1)巡飞弹和无人机有部分间接证据表明,俄军可能在作战中使用了人工智能。2023年8月,一家俄语媒体报道称,俄军的“柳叶刀-3”巡飞弹使用了卷积神经网络,以对其飞行过程中收集到的图像和视频数据进行分析和分类。在这一网络的加持之下,“柳叶刀-3”巡飞弹显然能够探测到敌方目标,并对其进行更为精确的打击。此外,俄军...
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
CNN作为目前为止应用最为广泛的一种人工智能神经网络架构,它由生物的视觉皮层系统发展而来,视觉皮层结构由Hubel和Wiesel于1981年所提出,并获得了诺贝尔奖。卷积操作作为CNN中的核心,通过提取图像的局部特征并逐层构建更为复杂和抽象的特征表示,极大地推动了图像处理和模式识别领域的发展。然而,将这一概念应用于光学...
第三代神经网络模型:面向AI应用的脉冲神经网络
1997年,WolfgangMaass于《Networksofspikingneurons:Thethirdgenerationofneuralnetworkmodels》一文中提出,由脉冲神经元构成的网络——脉冲神经网络(SNN),能够展现出更强大的计算特性,会成为继人工神经网络后的“第三代神经网络模型”[6]。在SNN发展的早期,其训练过程更偏向于使用突触可塑性规则以追求生物...
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
卷积神经网络在图像分类和识别领域的应用非常多,最早用于手写数字的分类识别,后来逐渐发展起来。2图片格式那就从手写体图像识别说起吧,一副图片如果是单色的,那么可以看成是一个二维的数字矩阵,每个像素点的颜色都可以用灰度值来表示;那如果图像是彩色的,可以将图像看成是RGB三个单色图片叠加的组合。