上理工团队开发超快速的卷积光学神经网络,助力人工智能成像
近日,由上海理工大学智能科技学院顾敏院士和张启明教授领衔的研究团队,开发了一种超快速的卷积光学神经网络(ONN),这一技术在无需依赖光学记忆效应的情况下,实现了对散射介质后的物体进行高效、清晰成像。这不仅颠覆传统光学成像技术,也证明了卷积网络在人工智能领域的应用潜力。该成果于6月14日以“基于超快卷积...
猫咪怎样启发了人工神经网络的诞生?
到了1980年前后,日本科学家福岛邦彦受猫咪生物实验的启发,模拟生物视觉系统并提出了一种层级化的多层人工神经网络,即“神经认知”系统,这是现今卷积神经网络的前身。在论文中,福岛邦彦提出了一个包含卷积层、池化层的神经网络结构。福岛小时候家境贫寒,但好奇心让他对电子技术充满激情,后来他获得了京都大学的电气工...
上海专家开发超快速的卷积光学神经网络,助力人工智能成像
澎湃新闻(thepaper)记者6月17日获悉,由上海理工大学智能科技学院张启明教授,智能科技学院、张江实验室光计算所顾敏院士领衔的研究团队,开发了一种超快速的卷积光学神经网络(ONN),这一技术在无需依赖光学记忆效应的情况下,实现了对散射介质后的物体进行高效、清晰的成像。这不仅是对传统光学成像技术的一次颠覆,...
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
1卷积神经网络既然叫卷积神经网络,这里面首先是卷积,然后是神经网络,是2者的一个结合,卷积这个概念实际上来自于信号处理领域,一般是对2个信号进行卷积运算,见下图:神经网络,这是机器学习的元老,是对人脑神经元工作机制的模拟,每个神经元是一个计算单元,输入的数据与权重进行相乘、求和,再加上偏置,得到的数据再经...
...和复杂性,微美全息(NASDAQ:WIMI)研究用于卷积神经网络的数据增强
在卷积神经网络中,数据增强可以应用于图像分类、目标检测、语义分割等任务。例如,在图像分类任务中,通过对原始图像进行一系列的变换和处理,生成新的训练样本,增加数据样本的多样性,使得模型可更好地适应不同的图像变化,更准确得完成图像分类的任务。在目标检测任务中,数据增强也起到了重要的作用。目标检测任务旨在在给...
星宸科技:公司在CNN卷积神经网络以及Transformer网络均有相关技术...
星宸科技:公司在CNN卷积神经网络以及Transformer网络均有相关技术投入,主要是为了提升SOC在相关神经网络上的表现同花顺(300033)金融研究中心04月02日讯,有投资者向星宸科技提问,你好董秘请问贵公司有没有神经网络的技术研究?谢谢公司回答表示,您好,公司在CNN卷积神经网络以及Transformer网络均有相关技术投入,主要是...
微美全息(NASDAQ:WIMI)布局基于卷积神经网络的多层次特征融合算法
多层次特征融合算法作为一种改进的CNN模型,在图像处理领域具有重要的应用价值。卷积神经网络(CNN)是一种在计算机视觉领域中广泛应用的深度学习算法。它通过多层次的卷积层和池化层来提取图像的特征,并通过全连接层进行分类和识别,具有自动学习特征表示、参数共享和局部感知性等优势。
WAIC科学前沿会议大佬演讲干货!周伯文:大模型也有幻觉,全球AI创新...
三、从过去到未来,AI与神经网络的演变迭代20年前,阿卜杜拉国王科技大学人工智能计划负责人、瑞士人工智能实验室(IDSIA)研发主任JürgenSchmidhuber曾绘制了一幅关于一个拥有世界模型的机器人图画,这个机器人能够通过递归的深度链来思考未来,并优化其行动序列。这正是今日所谈论的生成式AI的基础。JürgenSchmidhuber在会...
从复杂神经动力学到智能涌现:基于神经复杂性的类脑人工智能
3.机器学习vs.神经科学大脑作为一个智能系统,启发了许多人工智能领域的发展。最初的神经网络模型在上个世纪90年代达到巅峰,但后来随着深度学习的兴起,特别是卷积神经网络在图像处理领域的成功,再次引发了AI领域的热潮。除了视觉系统,还有处理语言的神经网络,它们的设计与处理任务密切相关。汪小京老师和杨光宇等学者...
Sora又火了!概念股暴涨!全球投资与产业版图如何重构?
与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同,Transformer仅使用自注意力机制来处理输入序列和输出序列,因此可以并行计算,极大地提高了计算效率,并因具备学习性、扩展性、涌现能力、商业能力更佳等优势,成为AI大模型的主流架构。随着Sora对Transformer架构的不断突破,模型规模的扩展和处理序列不断变长,AI商业化...