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。有指导方针和最佳
对图片本身进行计算自然第一反应就是使用卷积神经网络(CNN),使用CNN提取图片特征,将图片进行向量化存入数据库,在搜索时再进行计算。 2、效果展示 使用本地图片填充向量库 用资源库的图片从资源库以图搜图,搜索出的第一张为原图,表示相似度计算很准确 从互联网搜索图片并存入资源库 用外部图片从资源库以图搜图,相似...
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...
传统上,卷积涉及在执行元素乘法和累加之前(如方程所示)将内核翻转180 度。但是,在 CNN 中,Keras 和 PyTorch 等库不应用这种翻转内核的规则。它们执行互相关操作,而不进行内核轮换。 省略这些库中的轮换的决定是基于实际考虑。在 CNN 的上下文中,内核的确切方向对于特征提取并不重要,翻转内核会给实现增加不必要的复...
- 图像识别技术:Midjourney 通过使用深度学习技术中的图像识别技术,如卷积神经网络(CNN)和生成对抗网络(GAN)等,来识别输入的图像。这些技术可以帮助 Midjourney 理解用户输入的图像内容,并将其转化为可视化的作品。 - 生成对抗网络(GAN)技术:Midjourney 使用了生成对抗网络(GAN)技术来生成新的图像。GAN 是一种无监督...
随着2010年深度学习问世,人工智能的发展推进了第三次高潮,而大模型将这次高潮带到了新的阶段。2017年谷歌在《AttentionisAllYouNeed》一文中发布了具有里程碑意义的Transformer算法,虽然仍是深度学习的延续,但是它使得深度学习模型参数突破了1亿,Transformer取代RNN、CNN进入大模型时代,这无疑是一个重大的里程碑。
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...
本月,将与德桑蒂斯等人共同争夺共和党提名的前美国总统唐纳德·特朗普(Donald Trump)在其社交媒体平台Truth Social上分享了一段关于CNN(美国有线电视新闻网)主播安德森·库珀(Anderson Cooper)的伪造视频。CNN方否认了该视频的真实性,特朗普方则还没有回应,但本周这段视频还在他儿子小唐纳德的推特页面上。
ChatGPT可能是目前最成功的语言模型,人们把当下这个ChatGPT诞生的时刻称为“iPhone moment”。 GPT是Generative Pre-trained Transformer 的缩写。Transformer神经网络算法是当前最新的一种算法模型,我们会在下文展开。GPT系列模型都是语言模型,是新型神经网络算法、新型模型训练方式加上海量数据算力多重因素叠加产出的成果。
本月,将与德桑蒂斯等人共同争夺共和党提名的前美国总统唐纳德·特朗普(Donald Trump)在其社交媒体平台Truth Social上分享了一段关于CNN(美国有线电视新闻网)主播安德森·库珀(Anderson Cooper)的伪造视频。CNN方否认了该视频的真实性,特朗普方则还没有回应,但本周这段视频还在他儿子小唐纳德的推特页面上。