三维卷积神经网络(3D-CNN)解码运动过程的脑电图
研究人员提出了一种神经生理学可解释的三维卷积神经网络(3D-CNN),它捕捉了运动过程中大脑区域的时空依赖性。该3D-CNN使用保留地形的EEG输入,能够预测手部运动的复杂特征,如反应时间、运动模式和方向。在新数据集上的测试中,3D-CNN在这些任务中的准确率分别为79.81%、81.23%和82.00%,优于二维卷积神经网络...
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
研究团队巧妙地设计了一种全光学的解决方案,通过在光域中直接进行卷积网络操作,省去了繁琐的信号转换过程,实现了真正的光速计算。这项技术的关键在于构建了一个多阶段的卷积网络ONN,它由多个并行核心组成,能够以光速进行操作,直接从散射光中提取特征,实现图像的快速重建。这一过程不仅极大地提高了成像速度,还显...
【深度学习】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:基于以上想法,Sindhwani等人提出...
视野扩大271倍,上海理工大学开发超快卷积光学神经网络
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物体的高效清晰成像。该神经网络利用强散射过程直接提取特征,实现无记忆图像重建,视野扩大271倍,计...
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。
量化专题 · 神经网络理论:神经元、激活函数及网络结构
3.1前馈网络前馈神经网络中每一个神经层接收前一层神经元的信息输出,并将信息输出到下一层神经元(www.e993.com)2024年10月23日。整个网络中的信息是单向传播的,没有反向的信息传播。前馈网络包括全连接前馈网络和卷积神经网络。前馈神经网络是简单非线性函数的多次复合,结构简单,实现起来比较容易。
PNAS速递:揭示图卷积神经高效的原因
图神经网络(GNN)最近在天气预报、预测颗粒材料中的力或理解生物分子等各种问题上取得了令人印象深刻的成果。它们已经成为具有关系信息的数据集事实上的机器学习模型,例如蛋白质图中的交互或社交网络中的友谊。这些成功案例引发了一波针对更多样、更强大图网络架构的研究浪潮,例如图卷积神经网络(GCN)。但截止目前,研究...
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
实际上,上面的卷积处理过程,都是在对图片进行特征提取,而最终要进行分类或预测就需要借助神经网络了,所以一般在卷积处理之后需要对数据进行压平(flatten)操作,使其变为1维的数据,便于送入神经网络的输入层。神经网络模型里面(见下图),全连接层/Dense层是深度学习中常用的一种神经网络层,也称为密集连接层或多层感...
猫咪怎样启发了人工神经网络的诞生?
这个比对抽取的过程,就由卷积操作来完成。具体计算过程:卷积是将窗口扫描到的3x3矩阵元数值,与卷积核的3x3矩阵元数值逐一相乘再全部加起来,将得到的结果写到与窗口中心对应的1x1位置中。最后得到的(更大的,图中是7x7的)输出矩阵,就是卷积的结果。图4:神经网络识别x时的卷积计算...
端到端自动驾驶的秘密(二)概述
//深度卷积神经网络(CNN):一种深度学习模型,由一系列的卷积层、池化层、全连接层以及归一化层构成。卷积层主要用于提取特征,线性整流层用于调整输入信号,池化层则用于减少特征维数,全连接层用于做分类。CNN的主要运算过程包括数据规则化、卷积运算、补零、卷积核和全连接层等。CNN的应用非常广泛,包括图像分类、检索...