我们首先使用 Keras 构建了一个多层感知器(MLP),并训练模型以预测 CIFAR-10 数据集中给定图像的类别。然后,我们通过引入卷积、批量归一化和丢弃层来改进这一架构,创建了一个卷积神经网络(CNN)。 从本章中要带走的一个非常重要的观点是,深度神经网络的设计完全具有灵活性,实际上在模型架构方面没有固定规则。有指导...
在反向传播过程中,根据输出结果与实际值之间的误差,调整模型参数,逐步优化模型。 2.卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络(CNN)是深度学习中最常用的模型之一,主要应用于图像处理和计算机视觉领域。CNN通过卷积层、池化层和全连接层的组合,实现对图像的特征提取和分类。 卷积层通过卷积核(滤波器)在图像上滑动,提取不同尺度...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种深度学习模型,特别擅长处理图像数据。它利用卷积操作来提取图像中的特征,并通过层级结构逐步捕获高层次语义信息。在 AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)系统中,CNN 广泛应用于图像生成、图像识别、图像分割等任务。 应用使用场景 图像分类:如手写数字识别...
CNN的网络结构分为3部分：输入层，隐藏层与输出层。CNN的输入层是直接输入二维图像信息，这一点与传统...
CNN 特征:创建一个网络,早期层的神经元将提取局部视觉特征,后期层的神经元将特征组合起来以形成高阶特征。 如图,卷积操作可以看作是一种滤波器,它在输入数据上滑动并逐个元素地执行计算,从而生成输出特征图。 回到Transformer ,它的编码器和解码器均由多层自注意力和前向神经网络构成,层与层之间通过【残差连接】和...
当时主流技术是 CNN,从当时的相关论文及占比来看,AIGC 的比例较低,不到 20%,剩余 80% 的论文主要集中在计算机视觉任务的方向。后面 GAN 技术成熟,开启了生成方向的热潮,生成式 AI 就被提到比较高的地位了。然后从 GPT 开始就逐渐进入大众视野,并与 NLP、视觉任务等相结合,推动了 AIGC 在各领域的应用发展。
CNN的训练过程与传统神经网络类似,主要包括前向传播、反向传播和参数更新三个步骤。 1.1.3.1 前向传播 前向传播(Forward Propagation)是指将输入数据通过网络的各层依次计算,最终得到输出结果。前向传播的目的是计算损失函数(Loss Function),用于衡量模型的预测误差。
音频和视频内容生成同样利用了深度学习技术,如循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),来处理和生成时序性强的数据。在音频生成中,AI系统可以学习音乐的旋律、节奏及和声,然后创作出新的音乐作品。在视频生成中,AI则需要处理和理解视频帧之间的时间连续性,以及场景、动作和故事线的复杂性。 AIGC 的工作原理可以分为...
3.CNN 有线电视新闻网,简称CNN,是美国目前在新闻传播方面影响最大的有线电视节目公司。1980年由特德-特纳创办,总部设在亚特兰大,它通过卫星每天24小时向国内和拉美地区的用户播送新闻,内容详尽而有深度。 CNN受到关注的转折点是1981年里根遇刺事件...
大量围绕动作驱动的AI工作也陆续被大家提出。2019年以后大量的工作基于RNN网络进行动作预测(Motion Prediction)、基于 RL(Reinforcement Learning,增强学习)的动作控制算法(Motion Control)和Ginosar、Alexanderson等人提出的基于语音、文本甚至音乐的多模态动作驱动的CNN模型(Cross-modal motion synthesis)。