RepCNN: Micro-Sized, Mighty Models for Wakeword Detection
始终在线的机器学习模型需要非常低的内存和计算占用空间。它们的受限参数数量限制了模型的学习能力，以及通常的训练算法找到最佳参数的有效性。在这里，我们展示了通过首先将其计算重构为更大的冗余多分支架构，可以更好地训练小型卷积模型。然后，为了进行推理，我们代数地将训练后的模型重新参数化为具有更少参数的单分支形式，以降低内存占用和计算成本。使用这种技术，我们展示了……
Comparing ANN and CNN on CIFAR-10: A Comprehensive Analysis
您是否好奇不同的神经网络如何相互叠加？在本博客中，我们将使用流行的 CIFAR-10 数据集深入研究人工神经网络 (ANN) 和卷积神经网络 (CNN) 之间的激动人心的比较。我们将分解 ANN 和 CNN 的关键概念、架构差异和实际应用。加入我们，揭秘哪种模型在图像分类任务中占据主导地位以及原因。让我们开始吧！数据集概述 CIFAR-10 数据集是机器学习和计算机视觉任务中广泛使用的数据集。它由 10 个不同类别的 60,000 张 32x32 彩色图像组成，其中有 50,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。类别包括飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。本博客探讨了人
Medical Image Denoising with CNN. In this article, I will discuss… | by Rabeya Tus Sadia | Jul, 2024
在本文中，我将讨论使用 CNN 对 CT 图像进行去噪的不同方法以及一些传统方法。Daniel Öberg 在 Unsplash 上的照片使用卷积神经网络 (CNN) 对 CT 图像进行去噪代表了医学成像技术的重大进步。CT（计算机断层扫描）扫描对于诊断和监测各种医疗状况非常有用，文章使用 CNN 对医学图像进行去噪。在本文中，我将讨论……| 作者 Rabeya Tus Sadia | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Medical Image Denoising with CNN
在本文中，我将讨论使用 CNN 对 CT 图像进行去噪的不同方法以及一些传统方法。Daniel Öberg 在 Unsplash 上的照片使用卷积神经网络 (CNN) 对 CT 图像进行去噪代表了医学成像技术的重大进步。CT（计算机断层扫描）扫描对于诊断和监测各种医疗状况非常有用，但由于使用低剂量辐射来最大限度地减少患者暴露，它们通常会受到噪音的影响。这种噪音会掩盖重要的细节并影响诊断的准确性。CNN 是一类深度学习神经网络，已被证明在解决这个问题上非常有效。这些网络在包含嘈杂和干净图像的大量数据集上进行训练，学习识别和消除噪音，同时保留关键的解剖细节。要了解如何对 CT 图像进行去噪以提高图
CNN Fact-Checks the Republican Convention
CNN 回顾了共和党大会上提出的主张并指出了谎言。可惜 CNN 在总统辩论期间没有这样做，但莫名其妙的是双方都同意了这一条件。以下是谎言，已更正。
稳健性对于在实际应用中部署深度学习模型至关重要。自 2020 年代推出以来，视觉变换器 (ViT) 在各种视觉任务中表现出强大的稳健性和最先进的性能，优于传统 CNN。大核卷积的最新进展重新引起了人们对 CNN 的兴趣，表明它们可以匹敌或超过 ViT 性能。然而，这篇文章《探索稳健性：大核卷积网络与卷积神经网络 CNN 和视觉变换器 ViT 的比较》首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Gov. Pritzker Tells CNN That Jobs Are Coming Back To Illinois... Which Is A Lie
普利兹克州长告诉 CNN，就业机会正在重回伊利诺伊州……这是个谎言本文由 Ted Dabrowski 和 Nick Binotti 通过 Wirepoints.org 撰写，州长 J.B. 普利兹克上周在接受 CNN 采访时告诉美国，拜登总统“……为振兴美国制造业做了很多工作。在我州，你知道，我们看到工作和公司回流到美国和伊利诺伊州。” 但州长关于伊利诺伊州的评论根本不是事实——如果你以实际就业的伊利诺伊州人的数量来衡量的话，情况就不是如此了。如今，伊利诺伊州就业名册上的人数比普利兹克州长上任时要少。*根据美国劳工统计局的当地失业统计计划，2019 年，伊利诺伊州雇用了 6,273,060 名
Transform-Based Layers Boost CNN Efficiency and Accuracy, Applications for Computer Vision
开创性的研究引入了基于变换的层作为一种新方法来提高卷积神经网络 (CNN)，特别是残差网络 (ResNets) 在计算机视觉领域的效率和准确性，可能会彻底改变...
Convolutional Neural Networks (CNNs) Explained
在人工智能和机器学习领域，卷积神经网络 (CNN) 已成为图像识别、处理和分类的强大工具。它们独特的架构和学习空间层次的能力使它们特别适合处理涉及视觉数据的任务。在这篇博文中，我们将深入探讨 CNN 的复杂性、其组件及其应用。什么是卷积神经网络？卷积神经网络 (CNN) 是一类深度神经网络，特别适合分析视觉图像。受动物视觉皮层的启发，CNN 旨在自动和自适应地学习空间 […]
美国宇航局“机智号”直升机火星任务在三年后结束 | 美国有线电视新闻网阿什利·斯特里克兰，CNN在三年内完成了 72 次历史性的火星飞行后，美国宇航局的“机智号”直升机任务结束了。“机智号”最初是作为一项实验设计的，于 2021 年 4 月 19 日升空，成为第一架在另一个世界运行和飞行的飞机。返回加利福尼亚州帕萨迪纳市美国宇航局喷气推进实验室的图像和数据显示，直升机在本月最后一次飞行中着陆时，一个或多个碳纤维旋翼叶片受损。据美国宇航局称，该团队确定直升机不再能够飞行。作为毅力号火星车的可靠伙伴，“机智号”曾前往火星，现在正直立在这颗红色星球的表面，美国宇航局喷气推进实验室的任务控制员能够与旋
NASA Ingenuity 直升机火星任务在三年后结束 |美国有线电视新闻网阿什利·斯特里克兰报道，美国宇航局的“机智号”直升机任务在三年内完成了 72 次历史性的火星飞行后，现已结束。机智号最初是作为一项实验设计的，于 2021 年 4 月 19 日升空，成为第一架在另一个世界运行和飞行的飞机。返回加利福尼亚州帕萨迪纳市美国宇航局喷气推进实验室的图像和数据显示，这架直升机的一个或多个碳纤维旋翼叶片在本月最后一次飞行中着陆时受损。据美国宇航局称，该团队确定这架直升机已无法再飞行。机智号曾作为毅力号火星车的可靠伙伴前往火星，目前正直立在这颗红色星球的表面，美国宇航局喷气推进实验室的任务控制员能
Implementing rotation equivariance: Group-equivariant CNN from scratch
我们编写了一个简单的组等变卷积神经网络 (GCNN)，它与旋转等变。世界可能颠倒了，但网络会知道。
CNN Explainer: Learning Convolutional Neural Networks with Interactive Visualization
CNN Explainer 紧密集成了总结 CNN 结构的模型概述和按需，动态的可视化解释视图，帮助用户理解 CNN 的底层组件。通过跨抽象层次的平滑过渡，我们的工具使用户能够检查低级数学运算和高级模型结构之间的相互作用。
Best deep CNN architectures and their principles: from AlexNet to EfficientNet
卷积神经网络如何工作？设计一个 CNN 架构背后的原理是什么？我们是如何从 AlexNet 转向 EfficientNet 的？
Easy PixelCNN with tfprobability
PixelCNN 是一种深度学习架构（或架构包），旨在生成高度逼真的图像。要使用它，无需对 arXiv 论文进行逆向工程或搜索参考实现：TensorFlow Probability 及其 R 包装器 tfprobability 现在包含一个 PixelCNN 分布，可用于以可参数化的方式训练直接定义的神经网络。
海军作战部长迈克·吉尔戴上将和海军陆战队司令戴维·伯杰上将接受《华盛顿邮报》、路透社、CNN、《防务新闻》和美国海军学院的采访。
