深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...
在深度学习领域中,深度神经网络(DNN)具有重要的地位。首先来了解一下DNN背后的关键概念。介绍了DNN背后的直觉,包括前向传播、梯度下降和反向传播。前向传播是数据在神经网络中从输入层经过一系列隐藏层到输出层的过程。梯度下降是一种优化算法,用于寻找网络的最优参数,通过计算损失函数对参数的梯度,然后沿着梯度...
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...
±1%!动力电池检测不再难!
经过无数次的对比和完善,该项目团队在业内首创了“卷积神经网络+双向长短期记忆网络”的深度学习模型。高月形象地介绍这种新模型的特点:“卷积神经网络的卷积层和池化层能从电池基础数据中自动找出重要的隐藏特征,实现对电池的深度检测;神经网络能同时观测电池过去和未来的数据,提供更准确的电池健康和性能分析。”简单...
AI产品经理必知的100个专业术语
卷积神经网络主要应用于图像处理,通过卷积层识别局部特征,并通过池化层减少空间维度。23、循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)循环神经网络适用于处理序列数据,如时间序列或自然语言。通过在隐藏层中引入循环连接来保持状态信息。24、长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)LSTM是RNN的一种变体,通...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
上文介绍了神经网络的基础概念,今天我们在神经网络的基础上,看看卷积神经网络(CNN)是如何完成图像识别任务的。一、图像识别的痛点问题在CNN出现之前,图像识别有两个大难题:图像需要处理的数据量太大:图片是由像素构成的,每个像素又由颜色(R、G、B三个数值)构成,用720p的手机摄像头随便拍张照片,就是1280*720...
从卷积运算原理、卷积神经网络的结构和工作原理介绍卷积神经网络
卷积神经网络是一种基于深度学习的神经网络模型,它通过卷积运算来提取输入数据的特征(www.e993.com)2024年10月23日。卷积神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很大的成功。本文将从卷积运算的原理、卷积神经网络的结构和工作原理三个方面来详细介绍卷积神经网络如何提取特征。
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...
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...
NVIDIA ADAS:英伟达 Orin 芯片介绍
DLA是一个固定的函数引擎,可用于加速卷积神经网络中的推理操作。Orin-x单独设置了DLA用于实现第二代NVIDIA的DLA架构。DLA支持加速CNN层的卷积、去卷积、激活、池化、局部归一化、全连接层。最终支持优化结构化稀疏、深度卷积、一个专用的硬件调度器,以最大限度地提高效率。
深度学习|掌握经典:深入学习卷积神经网络架构的必要性
在深度学习和计算机视觉领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,简称CNN)无疑是最为经典且应用广泛的网络架构之一。本文将探讨学习经典的卷积网络架构的重要性,并阐述其在实际应用和研究中的深远影响。一、历史背景与重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...