诺贝尔物理学奖为何授予机器学习 人工神经网络的胜利
辛顿则在玻尔兹曼机的研究上取得突破,该模型能够从实例中学习,实现数据特征识别,为图像分类及模式生成提供可能。2006年,辛顿进一步优化了网络预训练方法,促进了深度学习领域的飞跃,玻尔兹曼机在个性化推荐系统中发挥了重要作用。辛顿还因在深度学习上的贡献,与他人共同荣获2018年图灵奖。如今,深度神经网络规模庞大,广泛...
千万IP创科普丨必知!5大深度生成模型!
AR模型可以通过循环神经网络(RNN)或Transformer等结构实现。如下以Transformer为例解析。在深度学习的早期阶段,卷积神经网络(CNN)在图像识别和自然语言处理领域取得了显著的成功。然而,随着任务复杂度的增加,序列到序列(Seq2Seq)模型和循环神经网络(RNN)成为处理序列数据的常用方法。尽管RNN及其变体在某些任务上表现良好,...
基于盆腔超声的深度学习模型在卵巢癌精准诊断中的应用
在利用卷积神经网络模型进行特征提取后,结合年龄和肿瘤标志物来将这些图像分类为恶性或良性。利用这些数据集,评估深度学习模型的诊断价值。开发一种新的AI模型,该模型可将图像特征和临床信息结合。该模型将特征提取器和分类器从传统AI模型的架构中分离出来,分类器除了接收图像信息外,还接收临床信息数据。在传统AI模型中,...
压缩大型语言模型(LLMs):缩小10倍、性能保持不变
可以将这个过程类比为将高分辨率图像转换为低分辨率图像,同时保持图像的主要特征。量化技术主要分为两类:训练后量化(PTQ)和量化感知训训练(QAT)。训练后量化(PTQ)对于给定的神经网络,训练后量化(PTQ)通过将参数替换为低精度数据类型来压缩模型(例如,从FP16转换为INT-8)。这是减少模型计算需求最快速和简单的方法...
清华大学申请基于注意力机制的小样本图像分类方法及装置专利,解决...
将增强图像数据划分为支持集、查询集样本;利用预先构建的目标显著性模型,提取支持集样本的目标主体显著图像;将目标主体显著图像和支持集样本进行特征提取,得到不同网络下的图像特征,并进行融合得到分类超平面;根据分类超平面更新支持集样本的原型,并计算查询集样本与支持集样本的原型的距离,以将查询集样本分类到支持集样本...
CVPR 2024 | ABNN:将大型预训练模型无缝转换为贝叶斯神经网络...
在更大规模的ImageNet数据集上,ABNN的性能始终可以超越Laplace和单模型基线,如下表所示(www.e993.com)2024年10月23日。当模型架构从ResNet家族切换到ViT时,ABNN仍然表现出具有强竞争力的性能,这表明ABNN具有一定的架构鲁棒性。除了图像分类,作者还在语义分割任务上评估了ABNN的性能,下表展示了本文方法在StreetHazards、BDD-Anomaly和MUAD数据集...
特斯拉对Robotaxi的前瞻研究:能适应真实世界的AI技术栈
OccupancyNetwork打破了传统的物体静动态分类,为FSD系统提供了统一的感知框架,使系统能够更灵活地应对复杂道路环境。特斯拉的车道感知神经网络也经历了精细化的设计与迭代。从早期的图像实例分割方法到如今更复杂的车道语言模型,特斯拉在复杂道路场景下的感知能力显著提升,增强了车辆在多样化道路条件下的适应性,为未来更高...
关于大模型「越狱」的多种方式,有这些防御手段
提示-图像扰动注入越狱攻击(Prompt-ImagePerturbationInjectionJailbreaks)代理模型迁移越狱攻击(ProxyModelTransferJailbreaks)此外,我们进一步整理了现有的利用越狱攻击对LLMs和VLMs进行评测的方法,以及一些相关的综述。2.防御机制:我们回顾并分类了各种防御策略,我们发现,LLMs和VLMs有着类似的防御机制,强调...
诊断压缩机故障的方法有哪些?VMD-SDP融合图像法有何优点?
VMD就是一种有效的信号多尺度分解方法,可以将信号分解成多个IMF,且每个IMF均能体现各自尺度下的特征,基于上述分析,本文为提高往复压缩机的故障诊断精度,结合变分模态分解(VMD)、SDP变换和卷积神经网络(CNN),提出基于VMD-SDP融合图像和CNN的往复压缩机故障诊断新方法,并通过诊断实例对方法的有效性进行验证。
介绍一种基于道路分类特性的超快速车道检测算法
通过上述推导,整个网络就是学习Trcls、Tccls、Trext和Tcext两个分支,分别是定位分支和存在分支。假设输入图像的深层特征为X,网络可以写为:等式4是直接展平来自主干的深层特征并将其输入分类器。其中P和E是定位和存在分支,f是分类器,flatten(·)是展平操作。相比之下,传统的分类网络使用全局平均池化(GAP)。