卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
一、图像识别的痛点问题在CNN出现之前,图像识别有两个大难题:图像需要处理的数据量太大:图片是由像素构成的,每个像素又由颜色(R、G、B三个数值)构成,用720p的手机摄像头随便拍张照片,就是1280*720*3=276.48万个参数,计算量无疑是巨大的。图片内容多变,导致准确率不高:如果对同一物体做翻转、位置变换等处理...
dreamcoder-arc:用于抽象和推理的神经网络 ARC-AGI
总的来说,我们的DreamCoder实现在ARC-Easy上的准确率为16.5%,在ARC-Hard上的准确率为4.5%,优于其他最近的系统,如ARGA[23]。然而,DreamCoder与最好的手工解决方案(如Icecuber)之间仍然存在很大的差距。图9展示了三个由DreamCoder编写的PeARL解决方案的例子。DreamCoder可以有效地使用高阶函数、类型并以有趣的方式组...
Sora模型争议背后,什么是杨力昆的世界模型
GPU并行计算能力提升,图像训练数据库ImageNet建立,以及强化学习算法等技术应用,种种条件成熟,使得CNN可以通过深度学习训练来提升图像识别能力,识别准确率高达98%。特别是在2016年,AlphaGo在围棋比赛中技惊四座,一度让CNN大红大紫。几乎在同期,CNN催生了互联网科技公司的产品更新,比如搜索引擎有了以图搜图功能,自动驾驶...
像人类一样学习,基于信息瓶颈构建类脑算法新形态
信息瓶颈的理念在用于图像分类的小数据集Minst已经展示出其效力,达到了91%的准确度,而在包含更多图片和类型的大数据CIFAR-10上,该模型也取得了大约61%的准确率,如图3所示。尽管与传统方法存在差异,但这一成果验证了信息瓶颈原则在处理复杂数据中的应用潜力。??图3:在MNIST和CIFAR-10数据集上,研究者对反向传播和...
2012,改变人类命运的180天
三人密切配合后创建了一个新神经网络,然后马上参加了ImageNet图像识别比赛(ILSVRC),最后以惊人的84%识别准确率夺得冠军。2012年10月,辛顿团队在佛罗伦萨举行的计算机视觉会议上介绍了冠军算法AlexNet。相比谷歌猫用了16000颗CPU,AlexNet只用了4颗英伟达GPU,学术界和产业界彻底轰动。
纵览机器学习前生今世,万字整理谷歌首席科学家 Jeff Dean 一小时...
斯坦福大学推出的ImageNet基准测试项目是一个标志性事件,该项目涉及从包含大约一百万张彩色图像及其对应的一千个类别标签的训练数据集中学习,并要求参赛系统对未见过的新图像进行准确分类(www.e993.com)2024年8月6日。在2011年首届竞赛中,最佳系统的识别准确率仅为50.9%。转折点发生在次年,AlexKrizhevsky和JeffreyHinton合作发表了一篇具有里...
为ChatGPT做了嫁衣,谷歌做梦都想复仇
这家公司由多伦多大学教授杰夫·辛顿(GeoffreyHinton)带着自己两个学生创立,他们建立的神经网络算法AlexNet,在ImageNet图像识别比赛中以84%的准确率夺得冠军,训练成本之低,只用了4颗英伟达GPU。这让谷歌感受到巨大的挫败。早在2011年,谷歌就创立GoogleBrain人工智能项目,目标是研究深度学习和神经网络,以改进谷歌产品...
可以提高你的图像识别模型准确率的7个技巧
假定,你已经收集了一个数据集,建立了一个神经网络,并训练了您的模型。但是,尽管你投入了数小时(有时是数天)的工作来创建这个模型,它还是能得到50-70%的准确率。这肯定不是你所期望的。下面是一些提高模型性能指标的策略或技巧,可以大大提升你的准确率。
“AI教母”李飞飞:Sora仍是二维图像,只有三维空间智能才能实现AGI
李飞飞清晰地记得,大约10年前,她的学生AndrejKarpathy参与建立图释算法研究。他们给计算机展示一张图片,接着通过神经网络,计算机可以输出自然语言,比如说:“这是一只猫咪躺在床上。”“我记得告诉Andrej,让我们反转一下。比如给一个句子,让计算机给出一张图片。我们都笑了,觉得可能永远不会实现,或者将在很远的...
“ AI 教母”李飞飞:Sora 仍是二维图像,只有三维空间智能才能实现...
7月底这场闭门活动上,李飞飞首先回顾了自10年前开始的现代AI三大驱动力:算法构成的"神经网络",即"深度学习";现代芯片,主要是英伟达GPU芯片;以及大数据。自2009年以来,计算机视觉领域进入爆炸式进展。机器可以迅速认出物体,和人类的表现不相上下。但这只是冰山一角。计算机数视觉不仅可以识别静...