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
卷积神经网络由多个卷积层、池化层和全连接层组成。每个卷积层都包括多个卷积核,用于提取不同的特征。池化层用于减小特征图的尺寸,降低计算量。全连接层用于将特征图映射到输出类别。2.1卷积层卷积层是卷积神经网络的核心部分,它通过卷积运算提取输入数据的特征。每个卷积层包括多个卷积核,每个卷积核都可以提取一种...
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...
具有“量子加速”功能的关联光卷积网络
该网络的主要结构可以被归纳为四个部分:光源部分,卷积层部分,池化层部分,以及最后的探测部分。这四个部分中,光源部分是最为基础的部分,是整个方案能够与量子卷积网络相对应的根源,如图1左侧被标注为…,Ei-1,Ei,Ei+1,…的光束所示。不同于先前的光学神经网络,研究人员考虑了一种特殊的经典光学状态作为信息载体,...
基于时空图卷积的网络漏洞态势预测 | 科技导报
图卷积模块主要用于捕获网络漏洞时空数据中的空间特征,将所构造的图结构的邻接矩阵和时空数据矩阵作为图卷积网络的输入,通过图卷积网络强大的网络结构学习能力来达到直接获得空间相关性的目的。时间门控卷积模块以图卷积模块的输出结果为输入,使用多层堆叠的门控卷积单元来间接捕获时空数据的时空相关性,并使用全连接层来...
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...
深度学习的奇迹:卷积核参数的神奇学习之旅
卷积神经网络是一种模仿人脑视觉处理机制的深度学习网络,其核心思想是通过多层卷积层和池化层,提取输入数据的特征,并通过全连接层进行分类或回归等任务(www.e993.com)2024年7月13日。而卷积核作为卷积层的基本组件,负责提取图像中的局部特征。二、传统方法下的卷积核参数设置在传统方法中,卷积核的参数通常由人工设计,通过专业知识和经验来确定。
前沿综述:面向复杂系统建模的多模态图学习
二、图神经网络用于多模态图学习深度学习已经为多模态学习开创了诸多融合方法。例如,循环神经网络(RNN)与卷积神经网络(CNN)的结构成功地相结合,用于视频描述问题中声音和图像信息的融合。最近,生成模型在语言相关及基于物理的多模态数据上也被证明非常精确。这些模型基于编码器-解码器框架,在编码器中,组合后的架构同时...
市政府关于公布南通市第十三届自然科学优秀学术论文的通知
18.基于卷积神经网络的智能寻书机器人设计与实现羌栋强(江苏商贸职业学院)、王雅楠、张蝶19.基于人文关怀的手术室护士隐私保护认知水平量表编制及信效度分析张敏华(启东市人民医院)、陆宏伟、唐红萍20.生物仿生微环境启发的各向异性微纳复合拓扑结构协同生物因素调控周围神经再生(Bionicmicroenvironment-inspired...
华为盘古大模型专题报告:让AI重塑千行百业
预训练方法:语义部分使用基于Transformer结构的编码-解码器模型神经网络,编码器负责文本理解,解码器负责文本生成。语音部分用卷积与Transformer结合的网络结构,底层用卷积神经网络提取局部信息,上层用Transformer网络提取全局信息。模型效果:语义模型作为业界首个千亿中文大模型,发布时(2021年5月)在中文理解类榜单CLUE上获得...
研究人员开发出卷积光学神经网络 可在自动驾驶和机器人视觉等领域...
盖世汽车讯卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)具有卓越的图像识别能力,在人工智能领域,尤其是ChatGPT等平台上表现突出。据外媒报道,中国上海理工大学(UniversityofShanghaiforScienceandTechnology)的研究团队成功将CNN的概念引入光学领域,并实现了卷积全光神经网络,为人工智能成像技术带来革命性进步...