锐云科技取得一种基于卷积神经网络的人脸识别方法专利,能够更加...
专利摘要显示,本发明公开了一种基于卷积神经网络的人脸识别方法,包括利用训练数据集训练人脸识别网络,将人脸图像输入训练完成的人脸识别网络,利用GAP层对中间特征图进行全局平均池化操作,初级特征向量顺次经过全连接层和softmax层,最后输出得到分类结果等步骤。人脸识别网络包括DSAG单元、GM池化层、GAP层、全连接层和softma...
Nature | 创新!“ 天才少年 ”打开魔盒,连发三篇Nature,奠定基础...
1.框架结构:提出了基于平衡卷积神经网络(ECNN)的本构建模框架,包括用于生成多轴应力-应变曲线数据集的XFEM模型、描述系统的图网络表示、计算最近邻集的公式以及空间消息传递过程。2.数据集生成:使用XFEM模型生成二维断裂力学模拟的数据集,包括不同数量微裂纹(5至19条)的随机位置和取向的模拟,共96...
AI蛋白质折叠:在生命宇宙中漫游,远眺生物经济的流光
蛋白质以氨基酸为基本组成单位,氨基酸的不同排列(即序列)以及在此基础上的卷曲折叠,形成了特定的三维立体结构,进而执行不同的功能。人类现在已知组成蛋白质的氨基酸有20余种,如果它们可以以任意顺序和长度链接、并折叠形成不同的蛋白质,那么理论上可能存在的蛋白质数量会达到约101300,比整个宇宙中的原子数量还要多很多...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
目前,这一研究成果已被人工智能领域顶级学术期刊IEEET-PAMI收录,题为:DynamicUnaryConvolutioninTransformers。现有卷积神经网络架构(A)和Transformer架构(B)以及团队所提出DUCT(Transformer架构中的动态一元卷积神经网络)块对比图。尽管此前的研究将卷积及Tranformer层以(C)集成,近期的趋势为以块状方式交替Transform...
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
该成果于6月14日以“基于超快卷积光学神经网络的非记忆效应散射成像”为题发表于《科学》子刊《科学进展》(ScienceAdvances)上,智能科技学院张雨超特聘研究员为第一作者,顾敏和张启明为共同通讯作者。张雨超介绍,CNN作为目前为止应用最为广泛的指一种人工智能神经网络架构,它由生物的视觉皮层系统发展而来,视觉...
星宸科技:公司在CNN卷积神经网络以及Transformer网络均有相关技术...
同花顺(300033)金融研究中心04月11日讯,有投资者向星宸科技(301536)提问,马斯克再次提出robotaxi计划,核心使用特斯拉Fsd技术,而fsd技术的核心又是神经网络技术(www.e993.com)2024年9月21日。请问公司神经网络技术储备和实力如何,能否应用于自动驾驶领域?谢谢公司回答表示,您好,公司在CNN卷积神经网络以及Transformer网络均有相关技术投入,主要是为了提...
汪虹宇 黄宣植|“无人机+AI”模式对环境执法监测的影响——以秸秆...
2010年代以来,深度学习技术,尤其是卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,简称CNN),引领了图像识别领域的发展。卷积神经网络可以自动从图像中提取特征,而不需要手工定义规则。它们具有多个卷积层和池化层,可以处理不同层次的图像特征,使计算机能够更好地理解和分类图像。大规模数据集(如ImageNet)的可用性以及GPU等硬...
量化专题 · 神经网络理论:神经元、激活函数及网络结构
本文主要介绍了神经网络的基础概念,如构成神经网络最基本的单元神经元、在神经网络中决定了其计算效率和学习性能的重要的组成部分激活函数、常用的激活函数类型以及其各自的优缺点、神经网络常见的网络结构类型。激活函数我们主要介绍了sigmoid型、ReLU函数和Softplus函数。Sigmoid型函数可以将实数映射到概率空间,但可能会面...
神经网络、Transformer、占据网络...晦涩难懂吗?看完这篇文章你...
可以用一个简单的卷积神经网络(CNN)来说明层归一化在图像处理中的作用。如果是无层归一化的网络的情况下,每一层的输入可能具有不同的分布,这样再做梯度传递及下降过程中,就会因为不同的分布导致每层更新的模型权值差别较大,此时,模型就会发散。这就是我们经常碰到的梯度爆炸。另外一方面,当网络较深时,梯度需要通...
穿越时空的卷积神经网络:探索前向传播的奥秘
一、卷积神经网络的基本结构卷积神经网络是一种由多个层次组成的神经网络模型。其基本结构包括输入层、卷积层、池化层和全连接层。输入层接收原始数据,卷积层通过卷积操作提取特征,池化层降低特征图的维度,全连接层通过神经元连接实现分类或回归。二、卷积操作的原理...