芯报丨谷歌宣布与凯罗斯签署协议购买核电
由中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际团队近日创新了一种结合GPU相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法,并成功在开普勒(Kepler)2017年释放的恒星测光数据中发现了五颗直径小于地球、轨道周期短于1天的超短周期行星,其中四颗是迄今为止发现的距其主星最近的最小行星,类似火星大小。(财联社)??中国生成式人工智能服...
刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
现在,我们需要处理卷积神经网络自身的反向传播,为了达到这个目的,我们会使用一个叫做全卷积的矩阵运算——见下图。请注意,我们在这里使用的卷积核会提前旋转180°。这个运算可以通过下面的公式描述,其中的滤波器记作W,dZ[m,n]是一个标量,它属于从前一层得到的偏导数。图11.全卷积池化层除了卷积层,CNN...
±1%!动力电池检测不再难!|电池|新能源|神经网络_新浪新闻
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...
【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...
视野扩大271倍,上海理工大学开发超快卷积光学神经网络
图示:光学卷积神经网络原理。(来源:论文)该研究的另一大亮点是其多任务处理能力,只需简单调整网络结构,同一个卷积ONN就能同时执行多种不同的图像处理任务,如分类、重建等,这在光学人工智能领域尚属首次。为了在复杂的无记忆散射成像场景中重建物体,将训练过程中的损失函数从交叉熵误差函数更改为负皮尔逊相关系数...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
三、CNN的基本原理CNN由卷积层、池化层、全连接层三部分构成,它们各自的作用如下:卷积层(ConvolutionalLayer):卷积层负责提取图像中的局部特征(www.e993.com)2024年10月23日。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...
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
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作用。如果是无层归一化的网络的情况下,每一层的输入可能具有不同的分布,这样再做梯度传递及下降过程中,就会因为不同的分布导致每层更新的模型权值差别较大,此时,模型就会发散。这就是我们经常碰到的梯度爆炸。另外一方面,当网络较深时,梯度需要通...
北大团队打造数据流架构,实现2.8倍以上吞吐提升,解决视觉...
具体来说,王源曾先后研究了卷积神经网络和视觉Transformer模型,其中关于卷积神经网络的相关论文发表于IEEETransactionsonCircuitsandSystemsI:RegularPapers。而在本次研究初期,针对张量流式处理架构能否适用于Transformer模型及其通用性等问题,李萌、王源和学生郭晴宇曾开展过一场争论。由于需要针对Tran...
CNN卷积+Transformer打造DETR视觉模型
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,主要通过在输入数据上应用卷积操作和池化操作来提取特征,然后通过全连接层进行分类或回归任务。CNN在图像识别、目标检测和语义分割等任务中取得了巨大成功。Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型,最初用于自然语言处理任务。Transformer模型...
PNAS速递:揭示图卷积神经高效的原因
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,研究这些网络为何以及如何实现强大性能(包括其泛化能力)的理论工作还较少。