刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
在下图中,2D卷积以一种稍微不同的方式进行了可视化——用数字1-9标记的神经元组成接收后续像素亮度的输入层,A-D这4个单元代表的是计算得到的特征图元素。最后但同等重要的是,I-IV是卷积核中的数值——它们必须被学习到。图9.连接剪切和参数共享现在,让我们聚焦于卷积层的两个重要属性。第一,你...
图灵奖得主杨立昆:LLM缺乏对世界的理解力、孩子看到的视觉信息量...
首先,每条视神经纤维每秒一个字节,这与视网膜中的光传感器相比,已经是100:1的压缩比了。我们的视网膜大约有6000万到1亿个光传感器,这些传感器通过视网膜前的神经元压缩到100万条神经纤维。所以已经有100:1的压缩比了。然后它到达大脑,然后被扩展了50倍或类似的倍数。所以我测量的是压缩后的信息,但它仍然非常冗余。
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
特斯联研发新突破Transformer架构中的动态一元卷积神经网络近日,特斯联首席科学家、特斯联国际总裁邵岭博士及其合作团队发表最新研究成果,探索将卷积神经网络(ConvNets)的优势与Transformer架构相结合的并行设计方法。该研究成果可广泛应用于多模态学习、图像分类、图像分割、图像检索等场景,并能够有效提升模型在计算机视觉任务...
上理工团队开发超快速的卷积光学神经网络,助力人工智能成像
近日,由上海理工大学智能科技学院顾敏院士和张启明教授领衔的研究团队,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、清晰成像。这不仅颠覆传统光学成像技术,也证明了卷积网络在人工智能领域的应用潜力。该成果于6月14日以“基于超快卷积...
中国电信申请基于卷积神经网络算法的自适应网络拓扑生成方法及...
金融界2024年4月16日消息,据国家知识产权局公告,中国电信股份有限公司申请一项名为“基于卷积神经网络算法的自适应网络拓扑生成方法及系统“,公开号CN117896264A,申请日期为2024年1月。专利摘要显示,本申请公开了基于卷积神经网络算法的自适应网络拓扑生成方法及系统,包括:导入若干种预置布局算法模型;确定初始网络拓扑的...
微美全息(NASDAQ:WIMI)研究基于深度卷积神经网络的增强现实动态...
深度卷积神经网络(DeepConvolutionalNeuralNetwork,简称DCNN)是一种特殊的神经网络结构,主要用于图像识别和计算机视觉任务(www.e993.com)2024年10月24日。它是由多个卷积层、池化层和全连接层组成的,每个层都有一定数量的神经元。DCNN的核心思想是通过学习图像的特征来实现图像分类和识别。DCNN的卷积层是其最重要的组成部分,它使用卷积核对输入图像...
从神经元到人工智能
AlexNet是一个八层的神经网络,其中前三层为卷积神经网络层,后三层则为全连接层,整个模型包含65万个神经元,参数量在6千万以上。容易看到,从构架上看,它就是塞弗里奇“魔宫”的一个扩展,只不过原本在塞弗里奇的构想中,“魔宫”只有四道门,而辛顿等人则把它扩建到了有八道门。而65万个神经元,就像魔宫中的群魔一样...
智能时代的模式识别:技术进步与应用前景探讨
神经网络:模拟人脑神经元的工作方式,适用于复杂模式识别任务。随机森林:集成学习方法,通过多棵决策树进行分类,具有较高的准确性。6.模式识别的应用领域(ApplicationAreasofPatternRecognition)模式识别的应用领域非常广泛,以下是一些主要的应用场景:...
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...
OCR 2024 | 洪楠教授:深度学习在骨肿瘤的研究进展
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)、深度信念网络(DBN)、生成式对抗网络(GAN)等。卷积神经网络(CNIN)的核心是卷积层和池化层,卷积层通过应用一系列的卷积核(卷积滤波器)对输入数据进行特征提取,池化层用于减小数据的空问维度,全连接层将卷积层和池化层的输出连接到输出层...