池化层:优化卷积神经网络的关键组成部分
池化层是卷积神经网络中的一个重要组成部分,其作用是通过减少特征图的尺寸来减少计算量,并且能够提取特征图中的重要特征。在卷积神经网络中,池化层通常紧跟在卷积层之后,其输出作为下一层的输入。池化层通过对输入特征图的局部区域进行聚合操作,得到一个更小尺寸的输出特征图。通常情况下,池化层采用的是非线性下采样...
今天来聊一聊适用于医学图像分割的卷积神经网络—U-net
U-net主要由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器负责提取图像特征并逐渐降低分辨率,而解码器则负责将低分辨率特征逐步上采样并与编码器的高分辨率特征进行融合,最终输出分割结果。二、特点和优势紧凑的网络结构:U-net具有紧凑的网络结构,使得网络参数相对较少,且训练速度较快。这对于医学图像分割这...
神经网络、Transformer、占据网络...晦涩难懂吗?看完这篇文章你...
如果没有非线性激活函数,多个隐藏层堆叠起来的网络与单层网络的表达能力相似,无法捕捉数据中的复杂关系(如输入图像中的边缘、纹理、形状等特征),非线性映射可以在神经网络中将这些特征组合起来,映射到不同类别的概率分布上,从而实现对图像内容的识别和分类。输出层激活函数:输出层的激活函数的选择取决于问题的性质。在...
关于「光学神经网络」的一切:理论、应用与发展
根据衍射理论的Rayleigh-Sommerfeld方程,我们可以将给定衍射层的每个神经元视为由光学模型组成的二次波源:这也是许多衍射网络架构的基本原理。利用光衍射实现线性运算的光学神经网络。(a)深度衍射神经网络D2NN示意图。(b)衍射光栅网络系统。(c)元表面实现光学逻辑运算总之,基于Rayleigh-Sommerfeld方程的D2NN能够以接近...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
█神经技术在人工智能系统中模拟认知退化和衰老利用大鼠神经元恢复小鼠嗅觉功能DPABINet:一键式脑网络和图论分析平台,使脑科学研究更简便新的稀疏贝叶斯学习方法显著提高肌肉活动重建的准确性AI使用低成本脑电图设备估算大脑年龄新脑瘤预测模型显著提高胶质瘤生存时间预测准确性...
AI「心灵之眼」被看透!大改神经网络,模型生成背后逻辑首现
事实上,有一些重复出现的图案可能就是神经网络底层结构特征的反映(www.e993.com)2024年7月13日。例如,明暗交替的「颗粒状」外观可能是神经网络卷积部分动态变化的结果,类似于在一定有效像素范围内迭代模糊和锐化的结果。让思想变得陌生我们可以想想到目前为止所做的工作,探索一个受过类人经历训练的头脑,能够通过概括这些经历来「想象」什么。
从复杂神经动力学到智能涌现:基于神经复杂性的类脑人工智能
1.脑神经网络概述大脑具有两种物质,即灰质(皱褶的皮层表面,大部分是神经元,还有局部的一些树突和轴突)和白质(连接不同脑区的长轴),这两种物质构成一个计算的功能性系统。根据功能可以把大脑划分成不同的系统:视觉系统、感觉运动系统、前额叶系统等。大脑的功耗大约占据人体功耗的20%,就其功能而言,大脑是一个非常...
在ChatGPT出现之前,李飞飞的ImageNet如何奠定了人工智能的技术革命?
AlexNet是卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的一个实例。卷积神经网络的叫法源于图形卷积过程。在这个过程中,一系列滤波器在图像上扫过,寻找与网络所识别事物相对应的特征。这是一种独特的有机设计,灵感来自休伯尔和威塞尔对哺乳动物视觉系统的观察,即视觉处理在多个层次上进行。就像在自然界中一样,卷积...
高性能计算环境下的深度学习异构集群建设与优化实践
异构集群管理系统架构异构集群管理系统通常包含多个组件。其中,调度器负责资源与作业的管理,监控系统负责监控系统的健康状态并发出警报,Web界面提供用户交互接口,存储系统则用于存储数据、模型和代码。1、平台的主要组件包括1)集群调度与资源管理模块统一管理集群资源,调度作业到空闲资源上,回收已完成作业的资源。控制...
Transformer彻底改变了人工智能,那什么将取代transformer?
液体神经网络(Liquidneuralnetworks)是另一个试图挑战transformer的热门AI新架构,它声称可以解决这两个缺点。由拉明·哈桑尼(RaminHasani)和丹妮拉·鲁斯(DanielaRus)领导的研究小组在麻省理工学院创建了液体神经网络,其灵感来自生物学,特别是秀丽隐杆线虫(Caenorhabditiselegans)的大脑的工作方式。其名称中的“液体...