创新AI技术,科学家发现5颗超短周期行星
经过5年的努力,研究团队成功开发了结合GPU相位折叠和卷积神经网络的深度学习的新算法(GPFC),其中,在GPU上并行化的快速折叠算法可以增强低信噪比的凌星信号,实现高精度快速搜索,而卷积神经网络架构由19层神经网络组成。由于已知的凌星信号真实样本太少,无法有效、精确地训练神经网络,因此研究团队根据凌星信号图像的物理...
人人都能搞定的大模型原理 - 神经网络
于是乎层级神经网络,卷积神经网络,循环神经网络,深度信念网络等模型呼啸而来。05什么是大模型?了解感知器和单神经元的原理是为了后续更好的了解“基于深度神经网络机器学习”的基础。我们经常所听到的大模型有几百亿几千亿的参数,这里的参数其实就是神经网络的输入权重和输出阈值的总和。我们假定一个神经元有9...
入门必读,写给初学者的人工智能简史
神经网络方面,非常重要的CNN(ConvolutionalNeuralNetwork,卷积神经网络)和RNN(RecursiveNeuralNetworks,递归神经网络),也在那一时期崛起了。1988年,贝尔实验室的YannLeCun(他是法国人,网上翻译的中文名有很多:杨立昆、杨乐春、燕乐存、扬??勒丘恩)等人,提出了卷积神经网络。大家应该比较熟悉,这是一种专...
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是深度学习的核心技术之一,广泛应用于图像识别和分类任务。CNN通过卷积层、池化层和全连接层的组合,能够有效地提取图像中的特征,实现目标检测、物体识别和语义分割等任务。??目标检测:识别并定位图像中的特定物体,如行人、车辆、交通标志等。常用的目标检测模型包括YOLO(YouOnlyLo...
聊聊大模型如何思考与深度学习科学家Yann LeCun
当你面对这样一个输入信号的时候,首先我们习以为常的卷积神经网络这些东西就都失效了,因为连卷积在这里都没有定义。所以当看到生物系统里的这个情况,就会重新去想我们所谓的这些卷积到底从何而来。《硅谷101》:所以你会重新去想方法是不是对的?是不是一定要以这种方式来实现?
写给小白的AI入门科普|算法|ai|计算机|大模型|人工智能|神经网络...
经典机器学习算法使用的神经网络,具有输入层、一个或两个“隐藏层”和一个输出层(www.e993.com)2024年10月23日。深度学习算法使用了更多的“隐藏层”(数百个)。它的能力更加强大,让神经网络能够完成更困难的工作。机器学习、神经网络和深度学习的关系,通过下面的图可以看出:█什么是卷积神经网络、循环神经网络?
从神经元到人工智能
“反向传播”算法的基本思想来自微积分中的链式法则,这一参数给出了每一个参数的变化与下一层各参数变化之间的关系。借助这层关系,设计者们就可以从最后的输出结果出发,按照从后往前的顺序一层层对参数进行调整。通过这一方法,调参的效率就可以得到大幅度地提升。玻尔兹曼机本质上就是一个两层的神经网络模型。辛顿...
光学计算70年
1986年,Ambs等人基于光学记录的全息图矩阵构建了一个光学处理器。十年后,这种实现方式得到了改进,使用了由64×64CGH矩阵组成的大规模DOE,该矩阵通过光刻技术制造,具有4个相位层。Hough变换的其他几种光学实现方法也已发表。Casasent提出了几种不同的光学实现方法,例如使用声光单元的方法。
《我看见的世界:李飞飞自传》 | 在ChatGPT出现之前,ImageNet如何...
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...
6种卷积神经网络压缩方法
简单理解就是,卷积神经网络的权重矩阵往往稠密且巨大,从而计算开销大,有一种办法是采用低秩近似的技术将该稠密矩阵由若干个小规模矩阵近似重构出来,这种方法归类为低秩近似算法。一般地,行阶梯型矩阵的秩等于其“台阶数”-非零行的行数。低秩近似算法能减小计算开销的原理如下:...