刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
立体卷积是一个非常重要的概念,它不仅让我们能够处理彩色图像,而且更重要的是,可以在一个单独的层上使用多个滤波器。最重要的规则是,滤波器和你想在其上应用滤波器的图像必须拥有相同的通道数。基本上,我们继续使用和图3类似的示例,尽管我们这次从第三个维度让矩阵中的数值对相乘。如果我们想在同一张图像上应用...
...2019 年就开始 AI 智能算法的研究,通过卷积神经网络的深度学习...
公司回答表示,尊敬的投资者,您好!思泰克在2019年就开始AI智能算法的研究,通过卷积神经网络的深度学习及训练,提取出检测图像特征,实现部分人工替代及算法提升,包括辅助进行锡膏、字符、元件的智能识别、辅助锡膏不良智能复判,从而全面提升设备的检测精度与检测效率。感谢您的关注。点击进入交易所官方互动平台查看更多...
酷贝科技申请基于图像增强与 3D 卷积神经网络的视频行为识别方法...
该方法包括从目标视频中确定出待识别图像,并对待识别图像进行特征增强,得到增强图像,然后将增强图像输入行为识别模型,得到至少一个行为识别结果,其中,行为识别模型是基于初始3D卷积神经网络模型训练得到的;再将增强图像输入训练好的场景识别模型,得到场景识别结果,然后基于至少一个行为识别结果和场景识别...
十二年前,诺奖得主辛顿与百度见了一次面
论文阐述了如何基于深度卷积神经网络,来完成ImageNet数据集的分类验证工作,作者正是辛顿和他的学生。他们所研究的“神经网络”概念在当时的业界,被大多数研究人员认为是一条死胡同。尽管这个概念最早能追溯到20世纪50年代,但业界的主流声音充满了对过去50年的质疑。作为少数人坚信这项技术终会实现其潜力的研究人员,...
人人都能搞定的大模型原理 - 神经网络
了解感知器和单神经元的原理是为了后续更好的了解“基于深度神经网络机器学习”的基础。我们经常所听到的大模型有几百亿几千亿的参数,这里的参数其实就是神经网络的输入权重和输出阈值的总和。我们假定一个神经元有9个输入权重,和1个输出阈值,那么就可以说该神经元有10个参数。
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
在神经网络的基础上,卷积神经网络(CNN)是如何完成图像识别任务的?本文介绍了其相关基本原理,一起来看看吧(www.e993.com)2024年10月23日。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:...
解密2024 诺贝尔物理学奖为啥颁给 AI:Hinton 和 Ilya 12 年前对话...
可以说,神经网络在经历第一波寒冬之后,自此开始重新走向AI舞台。1989年,LeCun率先使用了反向传播和卷积神经网络。他也同意Hinton的看法。我毫不怀疑,最终我们在上世纪80-90年代开发的技术将被采用。早期的图灵三巨头不过,反向传播算法引发的热潮,随后又在1995年被统计机器学习盖过去了。统计机器...
从计算机跨界生物学,坐了10年冷板凳后,他开创了蛋白质预测新范式
2年后,DeepMind推出AlphaFold2,用注意力机制网络取代卷积神经网络处理蛋白质序列,揭示了蛋白质内部氨基酸之间的空间关联,并在第14届CASP上刷新了预测精度的最高记录。或许有人会问,许锦波教授是第一个将卷积神经网络用于蛋白质结构预测的人,为什么没能将传奇延续到注意力机制网络的技术范式中?资源是一...
大模型的经济账怎么算?
以CNN(ConvolutionalNeuralNetwork,卷积神经网络)识别人脸为例,我们并不一定需要明确地告诉计算机,人脸上有多少个特征点,因为神经网络有端到端学习的特性,只要有足够多的数据集,模型就能够学习并整合这些信息,尽管我们不一定知道它内部是如何处理的,但它确实能够学会。
Transformer神经网络:GPT等AI大模型的基石
上文介绍了生成对抗网络(GAN)的基础概念,今天我们来介绍Transformer神经网络。Transformer神经网络模型仅基于注意机制(AttentionMechanisms),完全摒弃了循环和卷积的结构,以其独特的自注意力机制和并行计算能力,解决了传统模型在处理长序列时的长距离依赖问题和计算效率问题,从而在各种NLP任务中取得了优异的性能。