刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
核卷积并不仅仅用在卷积神经经网络中,它也是很多其他计算机视觉算法的关键元素。这个过程是这样的:我们有一个小的数字矩阵(称作卷积核或滤波器),我们将它传递到我们的图像上,然后基于滤波器的数值进行变换。后续的特征图的值要通过下面的公式计算,其中输入图像被记作f,我们的卷积核为h。计算结果的行列索引分别记...
神经网络中所体现的数学思维方式
1.图像识别与处理-在图像识别领域,神经网络可以通过学习大量的图像数据,自动提取图像的特征,并对图像进行分类和识别。例如,卷积神经网络(CNN)利用卷积运算和池化操作,有效地提取图像的局部特征和全局特征,在图像分类、目标检测等任务中取得了巨大的成功。-神经网络还可以用于图像的生成和修复。例如,生成对抗网络(...
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...
视野扩大271倍,上海理工大学开发超快卷积光学神经网络
卷积神经网络(CNN)凭借其出色的图像识别能力,在人工智能领域表现出色,尤其是在ChatGPT等平台中。近日,上海理工大学团队成功将CNN概念引入光学领域,实现卷积全光神经网络,为人工智能成像技术带来了革命性的进步。研究团队开发了一种超快卷积光学神经网络(ONN),该网络无需依赖光学记忆效应,即可实现对散射介质后方...
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...
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
1卷积神经网络既然叫卷积神经网络,这里面首先是卷积,然后是神经网络,是2者的一个结合,卷积这个概念实际上来自于信号处理领域,一般是对2个信号进行卷积运算,见下图:神经网络,这是机器学习的元老,是对人脑神经元工作机制的模拟,每个神经元是一个计算单元,输入的数据与权重进行相乘、求和,再加上偏置,得到的数据再经...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
我们可以发现,上述过程其实就是一个神经网络,低层级负责识别图像基础特征,多个基础特征整合后变成上一层的特征,逐层处理,最终在顶层判断出是什么物体。这就是CNN的基础思路。三、CNN的基本原理CNN由卷积层、池化层、全连接层三部分构成,它们各自的作用如下:...
关于「光学神经网络」的一切:理论、应用与发展
上图显示了一种新型全光神经网络的光子芯片系统。光子芯片中光束的计算方法类似于干涉的基本原理,而线性运算则是由56个可编程马赫-泽恩德干涉仪(MZI)组成的级联阵列实现的。这种新方法使用多光束传播,并利用波的相互作用产生干涉图案,从而传递所需的操作结果。
端到端自动驾驶的秘密(二)概述
//DeepQ-Network(DQN):是一种深度学习的强化学习算法。它将强化学习和深度学习的优势结合起来,从而提供了更有效的解决方案。它的基本原理是使用深度神经网络来近似Q值函数,学习最优的动作策略。在解决具有离散动作空间的马尔可夫决策过程(MDP)问题时,它表现出色。
浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用
图2人工智能、机器学习、深度学习和大模型的层次关系二漫谈:大模型的基本原理、涌现1大模型和Transformer大语言模型(LLM)是大模型的代表,其通常是指参数数量在数十亿或更多数量级的深度学习模型。参数是指神经网络的可训练变量,例如一个线性神经元的输入为x,输出为y=wx+b时,w称为权重,b称为偏置,权重和偏置...