锐云科技取得一种基于卷积神经网络的人脸识别方法专利,能够更加...
专利摘要显示,本发明公开了一种基于卷积神经网络的人脸识别方法,包括利用训练数据集训练人脸识别网络,将人脸图像输入训练完成的人脸识别网络,利用GAP层对中间特征图进行全局平均池化操作,初级特征向量顺次经过全连接层和softmax层,最后输出得到分类结果等步骤。人脸识别网络包括DSAG单元、GM池化层、GAP层、全连接层和softma...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
特斯联研发新突破Transformer架构中的动态一元卷积神经网络近日,特斯联首席科学家、特斯联国际总裁邵岭博士及其合作团队发表最新研究成果,探索将卷积神经网络(ConvNets)的优势与Transformer架构相结合的并行设计方法。该研究成果可广泛应用于多模态学习、图像分类、图像分割、图像检索等场景,并能够有效提升模型在计算机视觉任务...
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。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...
PNAS速递:揭示图卷积神经高效的原因
最新发表于PNAS的研究,研究者通过实验观察到的“传导性”双重下降现象,使用统计物理学和随机矩阵理论的分析工具,精确地描述了在上下文随机块模型上,简单图卷积网络的泛化。研究结果揭示了在同质性与异质性数据上学习的细微差别,并预测了图网络中存在双重下降的现象。通过分析图噪声、特征噪声和训练标签数量之间的相互作...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
局部感知性:CNN通过卷积操作可以捕捉输入数据的局部空间关系,能够有效地提取图像、语音等数据中的局部特征。参数共享:CNN中的卷积核在整个输入数据上共享参数,这样可以大大减少网络的参数数量,降低过拟合的风险,并提高模型的训练效率。平移不变性:CNN具有平移不变性,即对输入数据的平移操作不会改变网络的输出。这使得CNN...
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...
池化层:优化卷积神经网络的关键组成部分
在计算机视觉领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)已经成为一种非常强大的工具,广泛应用于图像识别、目标检测和语义分割等任务中。而在卷积神经网络中,池化层(PoolingLayer)作为一个重要的组成部分,起到了优化网络性能和减少计算量的关键作用。本文将详细介绍池化层的定义、作用、类型以及应用等方面,帮...
深入解析卷积神经网络的池化层:优化特征提取与减少计算量
池化层作为卷积神经网络中的重要组成部分,发挥着优化特征提取和减少计算量的关键作用。通过汇总特征图中的信息,池化层能够提取出图像或数据的主要特征,减少冗余信息的干扰。同时,池化层具有平移不变性和参数数量减少的优势,使得CNN在处理平移不变性问题时具有更好的鲁棒性和泛化能力。然而,池化层也存在一些问题和局限性,...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
-DL是ML的一个子集,它使用多层的神经网络来学习数据的复杂模式。深度学习让计算机能够识别图像中的对象,如自动标记社交媒体上的照片。4.神经网络NeuralNetwork-神经网络是一种模拟人脑神经元的计算系统,能够处理复杂的数据输入。这类网络是深度学习的基础。
【资讯】NOVA海外独立游戏见闻( Vol.34)
结果显示,游戏玩家在额叶、顶叶和枕叶区域的功能连接中表现出更高的局部连接性,且大脑在噪声环境中表现出更强的过滤处理能力,或可证明借助即时战略游戏的训练,人们能够提高神经网络在注意力、推理和判断等认知过程中的效率,并可以在对抗复杂和动态环境时表现出更好的适应性和反应能力。