AI 产品的四层架构:开启智能未来的密码
第一层:数据基础层第二层:算法与模型层第三层:应用服务层第四层:用户交互层02数据基础层数据基础层是AI产品架构的最底层,也是一切智能的源头。它主要需要考量以下内容:1.数据收集数据收集首先要确定数据的来源。对于AI产品而言,数据源多种多样。内部数据源可能包括企业自身积累的业务数据,如电商...
刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
使用我们今天所学内容构造一个卷积层的时间到了。我们的方法几乎与用在密集连接神经网络上的方法相同,唯一的差别就是不使用简单的矩阵相乘,这一次我们将会使用卷积。前向传播包含两个步骤。第一步是计算中间结果Z,它是由前一层的输入数据与张量W(包含滤波器)的卷积结果,加上偏置项b得到的。第二步是给我们...
千万IP创科普丨几何图神经网络综述:数据结构、模型与应用
早期的不变图神经网络包括DTNN、MPNN和MV-GNN,它们使用相对距离进行边构造。近年来,不变图神经网络在消息传递机制上进一步发展,从相对距离扩展到边之间的角度或二面角等不变标量。其中,SchNet使用连续滤波器卷积条件于相对距离,DimeNet提出了方向性消息传递,GemNet进一步考虑了旋转角,而LieConv则是一种在节点特征更新时...
首次!用AI发现5颗超短周期行星
经过5年的努力和创新,研究团队成功开发了结合图形处理器(GPU)相位折叠和卷积神经网络的深度学习的新算法GPFC,其中,在GPU上并行化的快速折叠算法可以提高低信噪比的凌星信号,实现高精度快速搜索,而卷积神经网络架构由19层神经网络组成。由于已知的凌星信号真实样本太少,不能有效、精确训练神经网络,研究团队根据凌...
锐云科技取得一种基于卷积神经网络的人脸识别方法专利,能够更加...
人脸识别网络包括DSAG单元、GM池化层、GAP层、全连接层和softmax层。本发明在两个空间注意力模块中都设置了全局中值池化操作层,将第一空间注意力模块中的部分校准图输入到第二空间注意力模块中,使得第二校准图对不同尺度的特征信息均具有校准效果,DSAG单元能够更加充分地从低分辨率人脸图像中提取有用特征信息。
上理工团队开发超快速的卷积光学神经网络,助力人工智能成像
张雨超介绍,CNN作为目前为止应用最为广泛的指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年所提出并获诺贝尔奖(www.e993.com)2024年10月23日。其核心是卷积操作,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,大大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...
【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
总结:前端压缩几乎不改变原有网络结构(仅仅只是在原模型基础上减少了网络的层数或者滤波器个数),后端压缩对网络结构有不可逆的大幅度改变,造成原有深度学习库、甚至硬件设备不兼容改变之后的网络。其维护成本很高。一、低秩近似简单理解就是,卷积神经网络的权重矩阵往往稠密且巨大,从而计算开销大,有一种办法是采用低...
基于944种材料数据,日本东北大学联合MIT发布GNNOpt模型,成功识别...
研究人员通过引入自动嵌入优化的集成嵌入层,可在不修改神经网络结构的情况下提高模型预测精度,具体过程如下图c所示。首先,所有原子输入特征通过集成嵌入层(Ensembleembedding)进行自动优化。为了实现等变性,卷积滤波器由可学习的径向函数和球谐函数(SphericalHarmonics)组成。然后,将嵌入的特征通过一系列等变图...
微美全息(NASDAQ:WIMI)研究基于深度卷积神经网络的增强现实动态...
深度卷积神经网络(DeepConvolutionalNeuralNetwork,简称DCNN)是一种特殊的神经网络结构,主要用于图像识别和计算机视觉任务。它是由多个卷积层、池化层和全连接层组成的,每个层都有一定数量的神经元。DCNN的核心思想是通过学习图像的特征来实现图像分类和识别。DCNN的卷积层是其最重要的组成部分,它使用卷积核对输入图像...
机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
1.神经网络基础(1)激活函数(2)前向传播过程(3)损失函数实例:手动实现前向传播2.神经网络反向传播与优化(1)梯度下降法原理(2)反向传播算法(3)随机梯度下降(SGD)实例:实现梯度下降算法3.复合材料研究中的多层感知机(MLP)(1)MLP架构设计...