【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
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秩近似的技术将该稠密矩阵由若干个小规模矩阵近似重构出来,这种方法归类为低秩近似算法。一般地,行阶梯型矩阵的秩等于其“台阶数”-非零行的行数。低秩近似算法能减小计算开销的原理如下:基于以上想法,Sindhwani等人提出...
动态场景与运动物体的AI绘图:实现准确绘制的探索
虚拟现实和增强现实应用中,动态场景绘制技术可以为用户提供沉浸式体验,通过准确跟踪用户的运动和环境变化,实现自然交互。2.AI在动态场景与运动物体绘图中的应用2.1深度学习与卷积神经网络深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN),在图像处理和计算机视觉领域取得了显著的成果。通过CNN,AI系统能够学习图像中的复杂特征,并...
Nature推荐:光学新工艺,提高光学研究新效率!打破传统工艺!
2.3卷积神经网络实例2.3.1从全连接层到卷积2.3.2多输入多输出通道2.3.3汇聚层2.3.4卷积神经网络(LeNet)2.4循环神经网络实例2.4.1序列模型2.4.2语言模型和数据集2.4.3循环神经网络2.5生成对抗网络实例2.5.1概率生成模型2.5.2变分自编码器2.5.3生成对抗网络2.6基于注意力机...
两万字给你说清楚智能驾驶域控制器
包含12个CPU、1个GPU、2个神经处理单元、以及其他硬件加速器,能够实现自动泊车、智能召唤、自动辅助导航驾驶(NOA)、自动变道、交通信号识别、停车标志识别、城市道路自动辅助等高阶智驾功能;同时在域控算法端,特斯拉也具有领先优势,其率先应用神经网络系统HydraNet、BEV+transformer感知算法、占用网络技术、数据...
PNAS速递:揭示图卷积神经高效的原因
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,研究这些网络为何以及如何实现强大性能(包括其泛化能力)的理论工作还较少。
8000字干货说清楚AI产品经理必修的“神经网络”
在第五节,会介绍神经网络在金融、医疗、电商三大应用场景之下,提供智能风控,智能诊断,个性化推荐等解决方案(www.e993.com)2024年9月9日。最后,带着大家简单体验一款在神经网络技术上实现落地的产品,网易有道翻译。它通过自主研发的神经网络技术,实现了更准确、更自然的翻译效果,为用户提供了全新的语言交流体验。
关于异构动态图卷积网络(HetDGCN)的探讨
应用案例HetDGCN已经在各种实际情况下取得了广泛的应用。例如,在电子商务领域,研究人员使用HetDGCN对用户购物历史、商品特性以及时间演化进行建模,从而实现个性化推荐。在生物信息学领域,HetDGCN被用于研究蛋白质相互作用网络的变化模式,以揭示细胞过程的动态性。总之,异构动态图卷积网络(HetDGCN)是一种创新的图神...
重磅推送!深度学习的顶级研究出现,新型研究终究修成正果!
流动建模和预测:深度学习可以用于流体力学中的流动模式识别和预测,例如通过卷积神经网络(CNN)来分析流场的特征,实现对流动行为的预测和模式识别。湍流建模:深度学习可以用于湍流模拟和建模,传统方法对于湍流模式的预测和模拟存在挑战,而深度学习可以通过学习大量的湍流数据来提高湍流模式的准确性。
写给小白的AI入门科普
transformer也是一个神经网络模型。它比卷积神经网络和循环神经网络更加年轻(2017年由谷歌研究团队提出),也更加强大。作为非专业人士,不需要去研究它的工作原理,只需要知道:1、它是一种深度学习模型;2、它使用了一种名为自注意力(self-attention)的机制;...
2024年AIGC应用层10大趋势
融合注意力机制与神经网络的三维点云分类算法一种通用型卷积神经网络加速器架构研究商用交换芯片国产替代加速(2024)计算机专题:鸿蒙生态加速发展2024年人形机器人专题策略:量产渐行渐近,未来不远供需端双击推进AIPC产业发展(2024)2024年AI智算产业趋势展望...