刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
事实上,我们每天都在使用计算机视觉技术——我们用自己的面孔解锁手机,将图片上传到社交网络之前进行自动修图……卷积神经网络可能是这一巨大成功背后的关键组成模块。这次,我们将要使用卷积神经网络的思想来拓宽我们对神经网络工作原理的理解。打个预防针,本文包含相当复杂的数学方程,但是,你也不必为自己不喜欢线性代数和...
【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...
【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
3N网络一个典型的模块是由卷积(Conv)->批标准化(BNorm)->激活(Activ)->池化(Pool)这样的顺序操作组成的。对于异或神经网络,设计出的模块是由批标准化(BNorm)->二值化激活(BinActiv)->二值化卷积(BinConv)->池化(Pool)的顺序操作完成。这样做的原因是批标准化以后,保证了输入...
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
澎湃新闻(thepaper)记者6月17日获悉,由上海理工大学智能科技学院张启明教授,智能科技学院、张江实验室光计算所顾敏院士领衔的研究团队,开发了一种超快速的卷积光学神经网络(ONN),这一技术在无需依赖光学记忆效应的情况下,实现了对散射介质后的物体进行高效、清晰的成像。这不仅是对传统光学成像技术的一次颠覆,...
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
神经网络,这是机器学习的元老,是对人脑神经元工作机制的模拟,每个神经元是一个计算单元,输入的数据与权重进行相乘、求和,再加上偏置,得到的数据再经过激活函数,将结果进行输出,见下图,多个神经元相互连接组成神经网络,具体就不展开说了。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...
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(www.e993.com)2024年10月23日。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...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
CNN由卷积层、池化层、全连接层三部分构成,它们各自的作用如下:卷积层(ConvolutionalLayer):卷积层负责提取图像中的局部特征。池化层(PoolingLayer):池化层负责大幅降低参数量级,在保留重要特征信息的同时,降低计算复杂度。全连接层(FullyConnectedLayer):全连接层类似传统神经网络的作用,根据卷积层和池化层处理过...
如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」
以一个小型的简单神经网络为例:其中每个节点都是??的一个副本,每个箭头都标记了一个权重w,并且层之间的每个线性映射的结果都由一个非线性激活函数??组成,然后再进入下一层。为了构建等变神经网络,可将??和w替换成具有更多对称性的更复杂对象。比如可以这样替换:其可被描述为:不过,要想在...
视野扩大271倍,上海理工大学开发超快卷积光学神经网络
卷积ONN由一个光学输入层、两个卷积层和一个全连接输出层组成,可进行光速并行的一步计算。独特的是,并行多级光学卷积核采用涡旋和随机照明直接提取特征。该神经网络可通过强散射过程进行训练,使视野(Fieldofview)扩大271倍。这一过程不仅大大提高了成像速度,而且显著增强了图像质量,使得在复杂散射环境下成像...
OCR 2024 | 洪楠教授:深度学习在骨肿瘤的研究进展
该算法由三个卷积神经网络组成:1)基于2DUNet的骨区域分割网络;2)基于3DUNet的骨转移区域分割网络;3)基于3DResNet的骨转移分类网络。与9名放射科医生的标注结果进行比较表明,在该算法的帮助下,放射科医生在骨转移检测方面的整体表现得到了提高,同时读片时间明显减少。