触目惊心的吸毒后容貌变化,AI大数据识别准确度超98.5%
研究中采用了卷积神经网络(CNN)作为特征提取工具,并结合支持向量机(SVM)分类器进行图像分类。具体而言,研究者使用了改进的深度卷积神经网络(DCNN)框架来提取面部图像的特征,然后利用SVM进行分类判别。通过这种DCNN框架与SVM分类器的结合,研究达到了高达98.5%的准确率,展现出其在识别非法药物滥用者方面的显著潜力。看看...
...发表AI海洋学文章详细总结了卷积神经网络架构在海洋遥感中的应用
近日,中国科学院海洋所李晓峰研究团队详细总结了卷积神经网络架构(CNN)在海洋遥感中的应用,研究成果在IEEEGeoscienceandRemoteSensingMagazine(影响因子13.925)发表。过去40年里,遥感技术的不断发展极大地推动了海洋观测的进展,使海洋数据进入了大数据时代。高效、准确地处理和分析海洋大数据,以解决基于这些数据的实...
“AI”科普丨超详细整理,一文彻底搞懂生成对抗网络(GANs)原理
三:深度卷积GANs(DCGANs)在2014年的原始GAN论文中,使用多层感知器(MLP)网络构建了生成器和鉴别器网络。然而,从那时起,已经证明卷积层能够增强鉴别器的预测能力,这反过来又提高了生成器和整体模型的准确性。这种类型的GAN被称为DCGAN(深度卷积GAN)。现在,所有GAN架构都包含卷积层,因此当我们谈论GAN时,“DC”已被...
关于「光学神经网络」的一切:理论、应用与发展
接下来,我们将简要介绍光学矩阵乘法器,它是线性乘法和求和运算的基本光学实现方式——即矩阵乘法,然后从实现乘法运算的不同原理出发,说明如何在光学神经网络中实现线性运算。1)光学矩阵乘法器矩阵乘法是矩阵运算中非常重要的运算,其计算过程比较复杂。简单地说,两个矩阵之间的乘法运算就是将第一个矩阵的第i行对应元...
专访生成式AI之父Schmidhuber:错失图灵奖之后
例如,卷积神经网络(CNN)之父是福岛邦彦,他于1979年在日本发表了基本的CNN架构。1987年,在日本工作的德国人AlexWaibel将卷积和反向传播相结合,这种方法由SeppoLinnainmaa于1970年首次在芬兰发表,现在广泛用于训练神经网络。ZhangWei也在1988年于日本发表了第一个反向传播训练的二维CNN。因此,从1979年到1988年,我们...
两万字综述智能驾驶域控制器
2018年,特斯拉视觉感知路线通过2D图像+CNN卷积神经网络路线实现智能驾驶功能,对于图像的标注主要依靠人工标注,于2019年采用一部分自动标注来提升标注效率(www.e993.com)2024年8月6日。该阶段聚焦在2D图像处理,将图像处理完后拼接成singletrip,实现时间的多帧融合。该方式对图像的处理属于规则算法,通过IPM将2D图像坐标进行计算,转换到3D空间中...
不只是 AlphaFold!一文读懂蛋白质折叠的前世今生
来自GoogleDeepMind的研究人员详细介绍了他们的算法,这种算法使用了一种称为深度学习的方法,击败了一位围棋人类冠军。Jones惊叹不已。“事情正在发生,”他回忆当时的想法。“我真的要好好研究一下深度学习了。”深度学习是一种人工智能方法,灵感来源于人类大脑。在你的大脑中,分子信息通过称为神经元的脑细胞...
面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述
以知识表示形式的发展历程为线索,分别介绍二元关系、多元关系和超关系知识表示形式下链接预测任务的数学建模.基于表示学习建模方式,将现有方法细化为4类模型:平移距离模型、张量分解模型、传统神经网络模型和图神经网络模型,并详细描述每类模型的实现方式与解决不同关系元数链接预测任务的代表模型.在介绍链接预测...
在ChatGPT 出现之前,李飞飞的ImageNet如何奠定了人工智能的技术...
接下来,来自成千上万个感受野的信号会深入神经网络,汇聚融合成更加丰富、清晰的提示信息。最终,经过各层过滤后,仅剩下少数几个信号被融合成识别对象的详细图像,进入网络的最后阶段:识别阶段。摩托车、豹子、算盘、母鸡、电视机,或是其他上千种选择中的任何一个。所有这些都来自同一种算法,其精确度越来越接近人类...
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...