人工智能卷积神经网络
AI发展应以深度卷积神经网络为核心
AI发展应以深度卷积神经网络为核心，全面开展计算机视觉、语音识别和自然语言等AI产品的开发与大规模产业化应用。这需要大数据、计算平台、计算引擎、AI算法、应用场景等飞速发展，另外还需要资源、资金、人才。在方法上，选定垂直细分领域最重要。面向若干细分垂直领域，建立大数据中心。实现大数据采集、清洗、标...
cnn有哪几种
CNN是指卷积神经网络(Convolutional Neural Network)，是人工智能领域中一个重要的算法。它已经被应用于各种领域，例如计算机视觉、语音识别和自然语言处理等。那么，CNN有哪几种呢？本文将为您详细介绍。1. 常规的卷积神经网络 常规的卷积神经网络是指由若干个卷积层、池化层和全连接层组成的网络。卷积层...
卷积神经网络(CNN)详解
整图卷积与滑动子图卷积在效果上无差别，但整图卷积在计算效率上占据优势。步长的选择影响信息保留，而大图步长2等同于直接卷积。特殊情况下，非整数倍步长会增加卷积区域，需注意计算复杂性提升。卷积神经网络的常见结构包括LeNet、AlexNet、ZF Net、GoogLeNet、VGGNet和ResNet等，每种结构都有其独特之处...
请问卷积神经网络的概念谁最早在学术界提出的?
福岛邦彦(Kunihiko Fukushima)设计的具有学习能力的人工多层神经网络，可以模仿大脑的视觉网络，这种「洞察力」成为现代人工智能技术的基础。福岛博士的工作带来了一系列实际应用，从自动驾驶汽车到面部识别，从癌症检测到洪水预测，还会有越来越多的应用。
人工智能CNN卷积神经网络如何共享权值?
首先权值共享就是滤波器共享，滤波器的参数是固定的，即是用相同的滤波器去扫一遍图像，提取一次特征特征，得到feature map。在卷积网络中，学好了一个滤波器，就相当于掌握了一种特征，这个滤波器在图像中滑动，进行特征提取，然后所有进行这样操作的区域都会被采集到这种特征，就好比上面的水平线。
【综述】一文读懂卷积神经网络(CNN)
深入探索卷积神经网络(CNN)的奥秘，让我们逐一揭示其核心概念和设计策略。1. 权值共享 (Weight Sharing): CNN通过共享权值，智能地减少参数，假定图像特征在空间上具有不变性，确保了计算效率和模型的泛化能力。2. 分辨率与下采样 (Resolution and Downsampling): 输入图像的尺寸，如ImageNet的224x224x3，...
CNN(卷积神经网络)是什么?有何入门简介或文章吗?
CNN的设计灵感源自大脑的视觉皮层，特定区域的神经元对特定视觉特征高度敏感，这与神经网络中的卷积层寻找特定特征的过程有着异曲同工之妙。通过逐层深入，CNN构建起理解图像的神经网络结构。结构与功能的完美融合 CNN的运作流程，从卷积层的特征提取，到ReLU的非线性变换，再到池化层的降维和Dropout层的...
卷积神经网络原理
1. 定义 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant...
卷积神经网络(CNN)——图像卷积
在图像处理领域，卷积神经网络(CNN)凭借其独特的优势脱颖而出，它巧妙地解决了参数过多、结构信息提取和高维输入训练难题。CNN的核心在于其结构特征的提取能力，这主要得益于其核心组件——卷积层。卷积层：智能结构探索卷积层通过互相关运算，像一个移动的“窗口”在输入张量上滑动，与核张量进行深度交互...
卷积神经网络--剪枝(Pruning)
卷积神经网络的卓越性能背后，是庞大网络结构与海量神经元的支撑。然而，这些进步也带来了硬件需求的剧增：强大的计算能力与海量存储空间。在边缘设备等资源受限的场景下，这使得神经网络的成本飙升，剪枝技术应运而生，旨在在减小模型体积的同时，尽可能减小精度损失，降低使用成本。剪枝艺术：定义与分类<\/ ...
淮安市败酱回答： 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现.[1] 它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer). ...
潭信17040162012问： 卷积神经网络可以称为人工智能吗 - ？
淮安市败酱回答： 人工智能是统称,包含的门类很多很多,卷积神经网络只是其中之一
潭信17040162012问： 为什么有图卷积神经网络? - ？
淮安市败酱回答： 本质上说,世界上所有的数据都是拓扑结构,也就是网络结构,如果能够把这些网络数据真正的收集、融合起来,这确实是实现了AI智能的第一步.所以,如何利用深度学习处理这些复杂的拓扑数据,如何开创新的处理图数据以及知识图谱的智...
潭信17040162012问： 如何通过人工神经网络实现图像识别 - ？
淮安市败酱回答： 神经网络实现图像识别的过程很复杂.但是大概过程很容易理解.我也是节选一篇图像识别技术的文章,大概说一下.图像识别技术主要是通过卷积神经网络来实现的.这种神经网络的优势在于,它利用了“同一图像中相邻像素的强关联性和强...
潭信17040162012问： 人工智能需要什么基础？
淮安市败酱回答： 人工智能主要由三个板块组成,分别为算法、算力与数据. 算法层面,目前主流的算法为深度学习,常见的算法包括卷积神经网络、循环神经网络以及生成对抗网络; 算力层面,主要包含AI计算架构以及各种AI芯片; 数据层面,包含数据采集、数据清洗、数据标注等. 以上这些内容构成AI行业的基础.
潭信17040162012问： 人工智能涉及哪些核心技术和理论？
淮安市败酱回答： 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI.它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学. 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类...
潭信17040162012问： AlphaGo 用了哪些深度学习的模型 - ？
淮安市败酱回答： AlphaGo用了一个深度学习的模型:卷积神经网络模型. 阿尔法围棋(AlphaGo)是一款围棋人工智能程序.其主要工作原理是“深度学习”.“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法. 一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入,...
潭信17040162012问： 什么是图神经网络? - ？
淮安市败酱回答： 图说的是计算机拓扑里面的图 就是那个有边和节点,有向图,无向图的那个.以这种数据结构为输入并进行处理的神经网络就是图神经网络了,结构会不太一样,但是大同小异了.
潭信17040162012问： 卷积神经网络 连接表是怎么定义的 - ？
淮安市败酱回答： 卷积神经网络就是将图像处理中的二维离散卷积运算和人工神经网络相结合.这种卷积运算可以用于自动提取特征,而卷积神经网络也主要应用于二维图像的识别.“深”的问题是一个不确定的概念,多少算深?有人认为除了输入层和输出层以...
