刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
核卷积并不仅仅用在卷积神经经网络中,它也是很多其他计算机视觉算法的关键元素。这个过程是这样的:我们有一个小的数字矩阵(称作卷积核或滤波器),我们将它传递到我们的图像上,然后基于滤波器的数值进行变换。后续的特征图的值要通过下面的公式计算,其中输入图像被记作f,我们的卷积核为h。计算结果的行列索引分别记...
神经网络中所体现的数学思维方式
例如,卷积神经网络(CNN)利用卷积运算和池化操作,有效地提取图像的局部特征和全局特征,在图像分类、目标检测等任务中取得了巨大的成功。-神经网络还可以用于图像的生成和修复。例如,生成对抗网络(GAN)由生成器和判别器组成,通过对抗训练的方式,生成逼真的图像。2.自然语言处理-在自然语言处理领域,神经网络可以...
“看穿毛玻璃”上理工团队开发超快速卷积光学神经网络
同时,卷积光学神经网络的计算速度达到了每秒1570万亿次操作(1.57Petaoperationspersecond,POPS),为实时动态成像提供了强大的支持。此技术另一大亮点是其多任务处理能力。通过简单地调整网络结构,同一卷积光学神经网络能够同时执行多种不同的图像处理任务,如分类、重建等,在光学人工智能领域尚属首次。张启明...
【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
可以看到的是权重二值化神经网络(BWN)和全精度神经网络的精确度几乎一样,但是与异或神经网络(XNOR-Net)相比而言,Top-1和Top-5都有10+%的损失。相比于权重二值化神经网络,异或神经网络将网络的输入也转化为二进制值,所以,异或神经网络中的乘法加法(MultiplicationandACcumulation)运算用按位异或(bit...
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。
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(www.e993.com)2024年10月23日。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...
量化专题 · 几种神经网络模型预测效果对比及简析
2.4卷积神经网络下图是卷积神经网络的预测情况及参数情况,可以看到在参数总数规模类似的情况下,从选取的窗口来看,卷积神经网络的预测效果要好于多步多层神经网络。2.5循环神经网络下图是循环神经网络的预测情况及参数情况。可以看到在层数少于卷积神经网络的情况下,循环神经网络的总参数数量接近翻倍。
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
卷积神经网络处理过程中,随着模型运算的深入,图像的尺寸(h*w)会越来越小,但是提取的特征会越来越多。5padding/边缘填充这里面由于边界的问题,每一次卷积之后,图像不可避免地会被压缩一点,这就涉及到一个概念padding,如果设置padding的值为“same”,则会在原图像周围补充1圈像素点,一般补0,这样后面的图像尺寸...
猫咪怎样启发了人工神经网络的诞生?
图4:神经网络识别x时的卷积计算也可以说,卷积核的作用,类似于代表某个模式的d-函数,它能把这个模式从原图中“抽样提取”出来。用前面描述卷积数学公式的语言来说,图4左边的输入矩阵,是f函数;卷积核是h函数;最右边的输出,是卷积计算的结果g函数。卷积核(图中的3x3矩阵)的矩阵元,是权重系数。卷积核的权重系数...