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...

【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...

华为公司取得神经网络压缩专利,可避免神经网络压缩过程过多的或...

华为公司取得神经网络压缩专利,可避免神经网络压缩过程过多的或错误的删除第一输入特征图所对应的卷积核金融界2024年4月29日消息,据国家知识产权局公告,华为技术有限公司取得一项名为“一种神经网络压缩方法和装置“,授权公告号CN113302657B,申请日期为2018年11月。专利摘要显示,一种神经网络压缩方法和装置,可根据第...

卷积神经网络(CNN)基础知识整理

下面这张动图,很好地展示了图像卷积计算的过程,原始图像有RGB三个通道channel1-3,对应有3个卷积核Kernel1-3,每一个通道的图片与对应的卷积核做乘加运算,每个通道得到的数值再相加,加上总体的偏置Bias得到特征图(featuremap)里面的一个值。下面这个图是一个立体的展示。4kernel与featuremap这里面第一个...

卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?

卷积核通过滑动窗口的方式在输入数据上进行卷积操作,卷积核的每个元素与输入数据对应位置的元素相乘,然后将所有乘积结果相加,得到卷积操作的输出结果。不同的卷积核可以捕捉到不同的特征,例如边缘、纹理、形状等。在训练过程中,卷积神经网络会学习到最优的卷积核参数,使得网络能更好的提取输入数据的局部特征。

卷积神经网络CNN架构实现细胞生长和作用机制的数据提取

CNN的基本原理包括卷积层、池化层、全连接层(www.e993.com)2024年11月10日。卷积层:用来提取图像的局部特征。通过卷积核的过滤提取出图片中局部的特征,类似初级视觉皮层进行初步特征提取。池化层:用来大幅降低参数量级,实现数据降维。下采样实现数据降维,大大减少运算量,避免过拟合。

基于集成光子学的射频原域特征提取

天线接收的射频信号直接加载到光芯片上,在光域构建出多层卷积神经网络(如图1)对输入的射频信号进行时空域卷积处理,以提取信号的有效特征。根据以上架构,文章设计实现光子学时空特征提取芯片(如图2),并针对性提出了一种卷积核参数训练方法,成功演示了瞬时带宽为4GHz的雷达目标识别任务。

【山东科协每日科普】人脸识别、图像搜索、自动驾驶……你了解AI...

卷积神经网络在识别图片时有两个重要过程——卷积和汇聚。卷积的过程是由卷积核来完成的,一张图片在计算机眼里其实是一个个像素点组成的矩阵,卷积核不是单独去考虑每一个像素点上的信息,而是同时对某个区域的像素点信息进行处理,这样可以综合考虑相邻像素点的信息,更好地提取出更高级的特征,以帮助神经网络做出更好...

OpenCV分享:从新手到专家,计算机视觉工程师的成长指南

5.1卷积神经网络卷积神经网络(CNN)是计算机视觉领域的一个重要理论。它们用来从输入图像中学习特征的空间层次,并构成了图像识别、分类和分割等任务的很大一部分。5.2图像处理计算机视觉的另一个基本概念是图像处理。它涉及到增强从摄像头和传感器接收到的原始图像的技术。这可以包括降噪、对比度增强和图像锐化,而...

有人在MC复刻《最伟大的作品》,有人用红石做卷积神经网络,还被Le...

2018年图灵奖获得者,LeNet架构提出者YannLeCun教授在Twitter和Facebook上转发了这个项目!这一波,可以说是非常惊喜了。期待以后还能在MC看到他们更多有意思的作品!原标题:《有人在MC复刻《最伟大的作品》,有人用红石做卷积神经网络,还被LeCun转发》