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...
如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」
等变神经网络的大部分复杂性都出现在高频区,如果想学习一个低频函数,那么可以忽略神经网络中与高频相对应的大部分。举个例子,如果使用典型的流式示意图(称为交互图/interactiongraph)表示,一个基于(8阶循环群)构建的等变神经网络是这样的:其中的节点是C_8的简单表示,节点中的值表示生成器的动作。在...
【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
简单理解就是,卷积神经网络的权重矩阵往往稠密且巨大,从而计算开销大,有一种办法是采用低秩近似的技术将该稠密矩阵由若干个小规模矩阵近似重构出来,这种方法归类为低秩近似算法。一般地,行阶梯型矩阵的秩等于其“台阶数”-非零行的行数。低秩近似算法能减小计算开销的原理如下:基于以上想法,Sindhwani等人提出...
星宸科技:目前公司在CNN卷积神经网络和Transformer网络的投入...
公司回答表示,公司有关注到该事件,目前公司在CNN卷积神经网络和Transformer网络的投入,主要是为了提升端侧和边缘测SoC在相关AI网络的表现。通过数年研发投入与产品技术积累,相关SoC现主要落地于智能安防,智能车载影像,视频对讲,家用及商用清洁机器人等领域,并持续探索新的行业与市场机会,谢谢您对公司的关注!
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...
微美全息(NASDAQ:WIMI)研究基于深度卷积神经网络的增强现实动态...
深度卷积神经网络(DeepConvolutionalNeuralNetwork,简称DCNN)是一种特殊的神经网络结构,主要用于图像识别和计算机视觉任务(www.e993.com)2024年10月23日。它是由多个卷积层、池化层和全连接层组成的,每个层都有一定数量的神经元。DCNN的核心思想是通过学习图像的特征来实现图像分类和识别。DCNN的卷积层是其最重要的组成部分,它使用卷积核对输入图像...
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
这是一种神经网络中常用的技术,它通常应用于每个网络层的输出或者激活值。用于在训练过程中对每一层的输入进行归一化处理,就可以确保每一层的输入都具有相似的分布,每个卷积层的输出会被归一化,然后再传递给下一层,以有助于网络学习和稳定训练。可以用一个简单的卷积神经网络(CNN)来说明层归一化在图像处理中的...
...的深度学习:基础、算法与应用前景|大模型|语音识别|神经网络|...
1.卷积神经网络(CNN)卷积神经网络在图像处理领域表现尤为突出。它通过卷积层提取图像的局部特征,并通过池化层降低特征的维度,从而减少计算量。CNN广泛应用于图像分类、目标检测和图像生成等任务。2.循环神经网络(RNN)循环神经网络适用于处理序列数据,如文本和时间序列。RNN通过循环连接使得网络能够记忆之前的信息...
入门必读,写给初学者的人工智能简史
神经网络的概念其实诞生得很早。1943年,美国神经生理学家沃伦??麦卡洛克(WarrenMcCulloch)和数学家沃尔特??皮茨(WalterPitts),基于人类大脑的神经网络,创建了一个形式神经元的计算机模型,并将其取名为MCP(McCulloch&Pitts)模型。沃尔特??皮茨(左)和沃伦??麦卡洛克(右)...
独家对话商汤绝影丨通用人工智能AGI敲开的智驾与智舱大变革之门
我们的UniAD端到端方案,输入的是视频、图像,输出的是规控轨迹,略过了中间的规则算法等过程,技术门槛更高。亿欧汽车:那这过程里算法用的是CNN卷积神经网络,还是通过Transformer?王晓刚:用Transformer,所以难度会更高。虽然我们中间也放一些检测信号,这些都是辅助的,主要的视觉特征还会传过来,所以它的天花板...