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,如电商企...
一篇文章系统看懂大模型
Transformer架构:Transformer是目前主流的大模型采用的模型架构,包括GPT4.0以及国内大部分的大模型,都是采用这个架构,Transformer架构之所以被广泛的使用,主要的原因是这个架构类型让大模型具备了理解人类自然语言、上下文记忆、生成文本的能力;常见的模型架构,除了Transformer架构,还有卷积神经网络(CNN)架构,适用于图像处理,以及...
【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。分组卷积将输入特征图按通道均...
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
在神经网络中,输入可以是由多个图像特征组成的特征向量,经过隐藏层的处理和学习后,输出可以对这些特征进行多对多的映射。但是在这个过程中,向量的数量通常会发生变化。具体来说,在隐藏层中,每个神经元都会学习到一些特定的特征或模式,并对输入数据进行非线性变换。因此,输出可以看作是对输入特征的不同组合和变换,可能...
神经网络、Transformer、占据网络...晦涩难懂吗?看完这篇文章你...
假设我们有一个简单的图像分类任务,要求将输入的图像分为猫、狗和鸟三类。神经网络的输出层有三个节点,分别对应这三类动物。在经过网络前向传播后,输出层的三个节点会得到对应的如下表示了图像处理分类后的原始分数向量:猫:cat=3.2狗:dog=1.5鸟:bird=0.8...
科学家为脉冲神经网络引入新架构,为未来基于神经形态网络的超大...
但是,由于基础编程框架缺乏、二值脉冲不可导、深度网络脉冲退化等问题的存在,导致直到2021年之前脉冲神经网络最多也只有十几层(www.e993.com)2024年10月23日。如此之小的规模导致相比传统深度学习的性能而言,脉冲神经网络的性能远远落后于前者。后来,脉冲神经网络也开始朝着越来越深的方向发展。
人工智能基础:第三话 深度学习与神经网络
神经元中装着的数字对应像素的灰度值,0表示纯黑,1表示纯白——这些数我们称之为“激活值(Activation)。激活值越大(越趋近于1),神经元越亮(越趋近于纯白),这784个神经元就组成了神经网络的第一层——输入层。现在我们跳到网络的最后一层——输出层。这一层的神经元分别代表0-9这十个数字,它们的激活值也...
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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处理等任务。RNN能够通过记忆先前的输入信息...
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是深度学习的核心技术之一,广泛应用于图像识别和分类任务。CNN通过卷积层、池化层和全连接层的组合,能够有效地提取图像中的特征,实现目标检测、物体识别和语义分割等任务。??目标检测:识别并定位图像中的特定物体,如行人、车辆、交通标志等。常用的目标检测模型包括YOLO(YouOnlyLo...
北京航空航天大学2025研究生《842人工智能基础综合》考试大纲
(三)线性模型与神经网络:(1)线性分类器-感知机等;(2)多层感知机与反向传播;(3)卷积神经网络与循环神经网络。掌握线性分类器的构建方法,包括线性分类器的基本形式、构建方法;掌握感知机的构建方法、Fisher准则、最小均方误差准则。掌握机器学习里优化概念如何应用于线性分类器的设计。理解多层感知机的...