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...
通过对抗训练,生成器逐步优化生成的质量,使其能够逼近真实视频的视觉特征和动态变化。 在视频生成中,GAN通常会结合卷积神经网络(CNN)来处理时间序列数据,例如视频帧。生成器和判别器被设计为能够处理时空信息,以在视频生成过程中保持连贯性和真实感。 技术细节 1. 数据预处理 视频生成的第一步是数据预处理,包括帧提...
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...
Transformer 是一种基于自注意力机制(Self-Attention)的【编码器-解码器】架构(由 Google 在 2017 年提出)。 Transformer 与传统的 RNN(循环神经网络)和CNN(卷积神经网络)不同,它的编码器和解码器都是完全并行的。 本瓜之前也不太了解这两个东西,所以不妨先来了解下传统的 RNN 和 CNN 是怎样的? RNN 特征:当...
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...
风格迁移是一种将一个图像的艺术风格应用到另一个图像上的算法。它基于卷积神经网络(CNN),可以将输入图像分解为不同的层和通道,然后将每一层和通道的特征图与目标风格的特征图进行比较。最近,风格迁移已经被用于生成独特的艺术作品,包括与现实世界不同的 3D 场景、动漫图像等。
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...
●卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN) 一文学会人工智能,建议收藏! -数字化转型网 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种专门设计用于处理具有网格结构的数据(如图像和视频)的深度学习模型。 在计算机视觉领域取得了显著的成功,尤其是在图像分类、物体检测、语义分割等任务中表现突出。
卷积神经网络 (CNN)是深度学习中流行的算法之一,广泛用于与图像相关的任务,例如图像识别和对象检测,以及高级计算机视觉项目。虽然TensorFlow、Keras和PyTorch等流行的库提供了构建高效 CNN 模型的便捷方法,但尝试完全从头开始构建 CNN 并没有错。这种尝试的好处为您对所有这些事物如何在更深层次上运作的好奇心提供了答案...
2012 年 Alex Krizhevskyh和Hinton利用CNN构建的8层神经网络AlexNet夺得ImageNet冠军,达到最低的15.3%的Top-5错误率,远远低于第二名SVM(支持向量机)的分类错误率。AlexNet夺冠标志着深度学习在计算机视觉领域的重要突破,在《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》这篇论文中,Alex Krizhevsky...