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...
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。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)-LSTM是...
大模型时代还不理解自注意力?这篇文章教你从头写代码实现
这个概念类似于在卷积神经网络中使用多个核,通过多个输出通道产生特征图。多头注意力:有多个头的自注意力。为了用代码呈现,我们可以为之前的SelfAttention类写一个MultiHeadAttentionWrapper类:classMultiHeadAttentionWrapper(nn.Module):def__init__(self,d_in,d_out_kq,d_out_v,num_heads):...
微美全息(NASDAQ:WIMI)开发基于深度卷积神经网络的图像三维重建...
特征提取:该模块使用卷积神经网络对输入图像进行特征提取和表示,卷积神经网络通常包括多个卷积层和池化层,用于从输入图像中提取高级别的特征。参数生成:该模块使用全连接层或者其他回归算法将编码器输出的特征向量映射到三维空间中。这些参数可以控制三维模型的形态、大小、姿态等属性。三维重建:该模块将参数输入到三维...
超越卷积、自注意力机制:强大的神经网络新算子involution
(1)提出了一种新的神经网络算子(operator或op)称为involution,它比convolution更轻量更高效,形式上比self-attention更加简洁,可以用在各种视觉任务的模型上取得精度和效率的双重提升。(2)通过involution的结构设计,我们能够以统一的视角来理解经典的卷积操作和近来流行的自注意力操作。
38.图神经网络 GNN 之图卷积网络 (GCN)
图卷积神经网络网络GraphConvolutionalNetwork(GCN)最早是在2016年提出,2017年发表在ICLR上(www.e993.com)2024年10月23日。GCN主要是将卷积操作应用到图结构上,如下图所示,GCN输入的chanel为C(即节点Xi特征向量的维度),GCN输出的chanel为F,即每个节点(Zi)的特征向量维度为F,最后用节点的特征对节点进行...
从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络 (二)
图卷积框架(Framework)上面说了图卷积的核心特征,下面我们先来一窥图卷积神经网络的全貌。如下图所示,输入的是整张图,在ConvolutionLayer1里,对每个结点的邻居都进行一次卷积操作,并用卷积的结果更新该结点;然后经过激活函数如ReLU,然后再过一层卷积层ConvolutionLayer2与一词激活函数;反复上述过程,直到层数达到...
卷积神经网络的前世今生
该模型除了输入层之外,每层都包含可训练参数,每个网络层产生多个特征图,每个特征图可通过一种卷积滤波器提取输入数据一种类型的特征。各个网络层的功能与参数情况介绍如下。1.输入层首先是输入数据网络层,上例中输入图像尺寸统一归一化为32×32×1,其中1表示输入图像为单通道的灰度图,一般不将该层作为LeNet-...
94页论文综述卷积神经网络:从基础技术到研究前景
第一,CNN利用了图像的2D结构,并且相邻区域内的像素通常是高度相关的。因此,CNN就无需使用所有像素单元之间的一对一连接(大多数神经网络都会这么做),而可以使用分组的局部连接。第二,CNN架构依赖于特征共享,因此每个通道(即输出特征图)是在所有位置使用同一个过滤器进行卷积而生成的。图2.5:标准...
超越谷歌MobileNet!华为提出端侧神经网络架构GhostNet|已开源
GhostNet的核心是Ghost模块,与普通卷积神经网络相比,在不更改输出特征图大小的情况下,其所需的参数总数和计算复杂度均已降低,而且即插即用。在ImageNet分类任务中,GhostNet在各种计算复杂度级别上始终优于其他竞争对手,比如谷歌的MobileNet系列、旷视的ShuffleNet系列、IGCV3、ProxylessNAS、FBNet、MnasNet等等。关于...