计算机视觉中基于图神经网络和图Transformers的方法和最新进展
近年来,由于在图表示学习(graphrepresentationlearning)和非网格数据(non-griddata)上的性能优势,基于图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)的方法被广泛应用于不同问题并且显著推动了相关领域的进步,包括但不限于数据挖掘(例如,社交网络分析、推荐系统开发)、计算机视觉(例如,目标检测、点云处理)和自然语言处理(例...
卷积神经网络中的池化操作:减少计算量,提高泛化性能
池化操作在卷积神经网络中的使用对网络性能有着重要的影响:2.1减少过拟合:池化操作通过减少特征图的尺寸,降低了网络的参数数量,有助于减轻网络的过拟合现象,提高网络的泛化能力。2.2增强网络的鲁棒性:池化操作使网络对输入的微小变化具有一定的鲁棒性,即使输入发生轻微扭曲或平移,网络依然能够保持稳定的输出。2.3提高...
视野扩大271倍,上海理工大学开发超快卷积光学神经网络
因此,卷积层和内核可以在不同的任务之间共享,从而提高多任务性能。上海理工大学光子芯片研究院张启明教授指出:「这种灵活性和效率的结合,不仅凸显了卷积网络在人工智能中的重要性,也为光学成像技术开辟了新途径。」该研究不仅是卷积神经网络在光学领域的成功移植,更是对AI成像技术的重大助力。上海理工大学光子芯...
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
一项突破性的科研成果将卷积神经网络的概念引入光学领域,为人工智能成像技术带来了进展。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...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
卷积层(ConvolutionalLayer):卷积层负责提取图像中的局部特征。池化层(PoolingLayer):池化层负责大幅降低参数量级,在保留重要特征信息的同时,降低计算复杂度。全连接层(FullyConnectedLayer):全连接层类似传统神经网络的作用,根据卷积层和池化层处理过的数据,计算出最终的结果。
深度学习|掌握经典:深入学习卷积神经网络架构的必要性
卷积神经网络起源于上世纪90年代,但真正获得突破性进展是在2012年,多伦多大学的深度学习三巨头——GeoffreyHinton、和他的学生AlexKrizhevsky、IlyaSutskever设计的AlexNet在ImageNet图像分类竞赛中大放异彩(www.e993.com)2024年10月24日。自此,深度学习在计算机视觉和自然语言处理等领域的应用突飞猛进。
LeCun新作:神经网络在实践中的灵活性到底有多大?
很早之前,谷歌就有相关研究,探索了在固定算力的情况下,如何分配模型参数量和训练数据量,以达到最好的性能。近日,LeCun参与的一项工作从另一个角度向我们展示了,神经网络在实践中的灵活性到底有多大?论文地址:httpsarxiv/pdf/2406.11463这个灵活性指的是,神经网络拟合训练数据(样本数量)的能力,在实际应...
PNAS速递:揭示图卷积神经高效的原因
利用本文分析,可以进一步提高异质数据集上图卷积网络模型的性能。图1在具有不同噪声水平的数据集上,针对不同图神经网络架构、不同损失(有或没有显式正则化)的双下降泛化。任务为节点分类,红色为测试误差,黑色为测试准确性。编译|刘培源原标题:《PNAS速递:揭示图卷积神经高效的原因》...
CNN卷积+Transformer打造DETR视觉模型
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,主要通过在输入数据上应用卷积操作和池化操作来提取特征,然后通过全连接层进行分类或回归任务。CNN在图像识别、目标检测和语义分割等任务中取得了巨大成功。Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型,最初用于自然语言处理任务。Transformer模型...
池化层:优化卷积神经网络的关键组成部分
池化层作为卷积神经网络中的一个重要组成部分,能够通过减少特征图的尺寸来减少计算量,并且能够提取特征图中的重要特征。池化层主要分为最大池化层和平均池化层两种类型,分别通过求取最大值和平均值来得到输出特征图。池化层在图像识别、目标检测和语义分割等任务中有广泛的应用,能够提高网络性能和减少计算量。通过深入...