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
图神经网络(GNN)最近在天气预报、预测颗粒材料中的力或理解生物分子等各种问题上取得了令人印象深刻的成果。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...
关于异构动态图卷积网络(HetDGCN)的探讨
在人工智能领域,图神经网络(GraphNeuralNetworks)作为处理图数据的重要工具,在社交网络、推荐系统等领域取得了显著的应用效果。然而,传统的图神经网络对于异构动态图数据的处理还存在一些问题。为了解决这一挑战,研究者们提出了一种新的网络模型——异构动态图卷积网络(HetDGCN)。本文将向您介绍HetDGCN的原理和...
拥有清华、微软、北大三重title,计算机图形学领域新星王鹏帅:我...
在输入信号分辨率比较高时,相对于基于体素的三维卷积神经网络,该方法在内存、时间效率上都达到了上百倍的提升。这篇论文目前已获得超过1000次引用量,可以说在计算机图形学领域轰动一时。图|王鹏帅团队提出的基于八叉树的稀疏卷积神经网络(O-CNN)图示:用八叉树表示输入形状,并将三维CNN的运算和存储限制到八...
“AI”科普丨太全了!多模态深度学习的综述!|算法|高维|神经网络|...
卷积神经网络包括全连接网络和包含卷积层和池化层的约束网络。约束网络使用卷积和池化运算来实现局部感受野和参数约简。与DBN和SAE一样,卷积神经网络也通过随机梯度下降算法进行训练。它在医学图像识别(Maggiori,Tarabalka,Charpiat和Alliez,2017)和语义分析(胡,Lu,Li,&Chen,2014)方面取得了很大进展。具有代表性...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
25.卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetworks(CNN)-CNN是一种深度学习算法,特别适合处理具有网格状拓扑结构的数据,如图像(www.e993.com)2024年8月6日。26.循环神经网络RecurrentNeuralNetworks(RNN)-RNN是一种网络结构,适合处理序列数据,如时间序列或自然语言。27.长短期记忆网络LongShort-TermMemory(LSTM)...
OpenCV分享:从新手到专家,计算机视觉工程师的成长指南
5.1卷积神经网络卷积神经网络(CNN)是计算机视觉领域的一个重要理论。它们用来从输入图像中学习特征的空间层次,并构成了图像识别、分类和分割等任务的很大一部分。5.2图像处理计算机视觉的另一个基本概念是图像处理。它涉及到增强从摄像头和传感器接收到的原始图像的技术。这可以包括降噪、对比度增强和图像锐化,而...
市政府关于公布南通市第十三届自然科学优秀学术论文的通知
18.基于卷积神经网络的智能寻书机器人设计与实现羌栋强(江苏商贸职业学院)、王雅楠、张蝶19.基于人文关怀的手术室护士隐私保护认知水平量表编制及信效度分析张敏华(启东市人民医院)、陆宏伟、唐红萍20.生物仿生微环境启发的各向异性微纳复合拓扑结构协同生物因素调控周围神经再生(Bionicmicroenvironment-inspired...
十大计算机视觉模型|算法|卷积|大模型|神经网络_网易订阅
1.AlexNet:AlexNet是深度学习领域的里程碑之一,由AlexKrizhevsky等人提出。它是一个深度卷积神经网络,通过多层卷积和池化层提取图像特征,并通过全连接层进行分类。AlexNet在2012年的ImageNet图像识别挑战赛上取得了重大突破。2.VGGNet:VGGNet是由KarenSimonyan和AndrewZisserman提出的深度卷积神经网络。它的特点是...
登天文学顶刊MNRAS!中科院上海天文台利用AI发现107例中性碳吸收线...
该研究的卷积神经网络模型旨在识别每个输入光谱中的两条CI吸收线。模型由多个关键组件组成,包括单个卷积层(Singleconvolutionallayer)、归一化层(Batchnormalization)、打平层(Flattenlayer)和3个密集层(Denselayer)。深度神经网络训练图示...