刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
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。第二步是给我们的中间结果应用一个非线性的激活函数(我们的激活函...
想象技术申请将数据存储在缓冲器中的专利,能将卷积神经网络的输入...
一种将卷积神经网络的层的输入数据存储在包括NB个组的缓冲器中用于处理的方法,每个组包括多个字,所述方法包括:接收输入数据,所述输入数据包括将在所述卷积神经网络的层中被处理的输入数据值,所述输入数据包括P个平面,每个平面具有X列和Y行;识别值WordsPerLine,所述值WordsPerLine指示存储所述输入数据的一行所需要...
AI 产品的四层架构:开启智能未来的密码
在分类任务中,应尽量使各个类别的数据数量相对均衡,可以通过过采样、欠采样或合成数据等方法来平衡数据集。2.数据架构选择1)任务适应性根据具体任务选择合适的模型架构。例如,对于图像分类任务,卷积神经网络(CNN)通常表现出色;对于时间序列预测,循环神经网络(RNN)或长短期记忆网络(LSTM)可能更合适;对于自然语言处...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
并行设计的Transformer架构中的动态一元卷积神经网络(DUCT)块被聚合成一种深层架构,该架构在基于图像的分类、分割、检索和密度估计等基本计算机视觉任务中进行了全面评估。定性和定量结果均表明,团队所提出的具有动态一元卷积的并行Conv-Transformer方法,优于现有的串联设计结构。DUCT的提出在学术上推动了Transformer和卷积神...
【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
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秩近似的技术将该稠密矩阵由若干个小规模矩阵近似重构出来,这种方法归类为低秩近似算法。一般地,行阶梯型矩阵的秩等于其“台阶数”-非零行的行数。低秩近似算法能减小计算开销的原理如下:...
NeurIPS 2024 | FaceChain团队新作,开源拓扑对齐人脸表征模型
现存的人脸识别工作主要关注于设计更高效的基于Margin的损失函数或者更复杂的网络架构,以此来帮助卷积神经网络更好地捕捉细腻度的人脸特征(www.e993.com)2024年10月23日。近年来,无监督学习和图神经网络的成功已经表明了数据结构在提升模型泛化能力中的重要性。大规模人脸识别数据集中天然地蕴含着丰富的数据结构信息,然而,在人脸识别任务中,目前还...
Light | 卷积神经网络辅助的高分辨超构偏振分析仪
卷积神经网络辅助提高测量精度、速度和鲁棒性。为提升偏振测量的精度和鲁棒性,研究人员提出了一种卷积神经网络架构,如图2所示,输入为基于模拟和实验焦面分布的数据增强,包含了噪声、图片拉伸旋转等操作,可显著提升实际应用中的鲁棒性。经过6层连续的卷积层,输入图片中隐藏的特征可被提取出来,再经过连接层转化为输出的斯...
【图解深度学习】卷积神经网络结构组成与解释
卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构,网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积(元素相乘再求和)的操作。1.卷积层常见的卷积操作如下:卷积操作解释图解标准卷积一般采用3x3、5x5、7x7的卷积核进行卷积操作。
OCR 2024 | 洪楠教授:深度学习在骨肿瘤的研究进展
深度学习是机器学习的一个子领域,其核心思想是模仿人脑的神经网络结构和学习方式,通过构建多层次的神经网络模型,实现对大规模复杂数据的表征和学习。深度学习自20世纪40年代至今已经历了三代神经网络的发展,自2012年发展进入爆发期。常见的神经网络包括深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深度...
OpenCV分享:从新手到专家,计算机视觉工程师的成长指南
除了卷积神经网络的空间层次结构之外,我们同时有深度学习,包括各种架构,如自动编码器,生成式对抗网络和循环神经网络,可用于图像生成,风格转移和视频分析等复杂任务。5.6特征提取特征提取是识别图像中的关键点或特征,如边缘和角,并找到不同图像之间的对应关系。这对于对象识别、运动跟踪和全景拼接等任务至关重要。