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
这项技术不仅是对卷积神经网络在光学领域的一次成功移植,更是对人工智能成像技术的一次重大推动。顾敏表示:“随着技术的不断发展和完善,卷积光学神经网络将在自动驾驶、机器人视觉、医学成像等多个领域将发挥更加重要的作用,为人类的生活带来更多便利,为科学研究提供更强大的工具。”澎湃新闻记者韩晓蓉(本文来自澎...
【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
总结:前端压缩几乎不改变原有网络结构(仅仅只是在原模型基础上减少了网络的层数或者滤波器个数),后端压缩对网络结构有不可逆的大幅度改变,造成原有深度学习库、甚至硬件设备不兼容改变之后的网络。其维护成本很高。一、低秩近似简单理解就是,卷积神经网络的权重矩阵往往稠密且巨大,从而计算开销大,有一种办法是采用低...
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ONN由一个光学输入层、两个卷积层和一个全连接输出层组成,可进行光速并行的一步计算。独特的是,并行多级光学卷积核采用涡旋和随机照明直接提取特征。该神经网络可通过强散射过程进行训练,使视野(Fieldofview)扩大271倍。这一过程不仅大大提高了成像速度,而且显著增强了图像质量,使得在复杂散射环境下成像...
【图解深度学习】卷积神经网络结构组成与解释
卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构,网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积(元素相乘再求和)的操作。1.卷积层常见的卷积操作如下:卷积操作解释图解标准卷积一般采用3x3、5x5、7x7的卷积核进行卷积操作。分组卷积将输入特征图按通道均...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
CNN由卷积层、池化层、全连接层三部分构成,它们各自的作用如下:卷积层(ConvolutionalLayer):卷积层负责提取图像中的局部特征。池化层(PoolingLayer):池化层负责大幅降低参数量级,在保留重要特征信息的同时,降低计算复杂度。全连接层(FullyConnectedLayer):全连接层类似传统神经网络的作用,根据卷积层和池化层处理过...
图神经网络加持,突破传统推荐系统局限!北大港大联合提出SelfGNN...
其次,从商品的编码热图中可以明显看出,商品(id为6282)在多个维度上表现出与其他物品不同的特征(www.e993.com)2024年10月23日。与没有使用自监督学习的情况相比,同一用户连续交互的物品特征表现出更大的差异性,这证明了自监督学习范式减轻了由图神经网络引起的平滑问题。为了验证在所有用户序列中,类似于商品(id为6282)的其他噪声物品是否相对...
量化专题 · 几种神经网络模型预测效果对比及简析
从结果来看单步单层线性模型预测的效果最差。将单步单层线性模型踢出以方便观测其他模型预测的误差情况,可以看到预测效果最好的是多步线性模型,其次为卷积神经网络。其中属于循环神经网络的LSTM模型预测效果在验证集和预测集差异较大。我们通过改变随机数等方式用相同模型进行预测,发现模型整体的预测稳定性比较一般。其中...
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...
微美全息研究基于混合循环神经网络架构的人机协作意图识别
循环层:循环层采用RNN结构,用于捕捉输入数据的序列信息。常用的RNN单元包括长短期记忆(LongShort-TermMemory,LSTM)和门控循环单元(GatedRecurrentUnit,GRU)。通过循环连接,HRNN可以对输入序列进行建模,并将历史信息传递到后续层次。卷积层:卷积层采用CNN结构,用于提取输入数据的局部特征。通过卷积操作和池化操作,...
汪虹宇 黄宣植|“无人机+AI”模式对环境执法监测的影响——以秸秆...
卷积神经网络可以自动从图像中提取特征,而不需要手工定义规则。它们具有多个卷积层和池化层,可以处理不同层次的图像特征,使计算机能够更好地理解和分类图像。大规模数据集(如ImageNet)的可用性以及GPU等硬件的改进使得深度学习模型能够在大规模图像识别任务中取得卓越的性能,包括图像分类、物体检测和图像分割。除此之外,...