回答:我们通常看到的卷积过滤器示意图是这样的：（图片来源：cs231n）这其实是把卷积过滤器压扁了，或者说拍平了。比如，上图中粉色的卷积过滤器是3x3x3，也就是长3宽3深3，但是示意图中却画成二维——这是省略了深度（depth）。实际上，卷积过滤器是有深度的，深度值和输入图像的深度相同。也正因为卷积过滤器的深度和输入图像的深度相同，因此，一般在示意图中就不把深度画出来了。如果把深度也画出来，效果大概就...
zhangke3016
|
643人阅读
...经网络可解释性的研究成果，他们通过删除网络中的某些神经元组，从而判定其对于整个网络是否重要。核心发现有如下两点：可解释的神经元（例如猫神经元）并不比难以解释的神经元更重要。泛化性良好的网络对于删除...
...，训练好的分类器就可以在新来的特征向量上工作了。1. 神经元咱们假设分类器的输入是通过某种途径获得的两个值，输出是0和1，比如分别代表猫和狗。现在有一些样本：大家想想，最简单地把这两组特征向量分开的方法是啥...
...由于神经网络的许多细节并未过分深入（比如层数和每层神经元数的设定，过拟合等），初建的网络实际上和真实的网络还是有一定差距的。本篇将对这些细节知识点进行补充，以便更好地理解和使用神经网络。 神经网络的结...
...由于神经网络的许多细节并未过分深入（比如层数和每层神经元数的设定，过拟合等），初建的网络实际上和真实的网络还是有一定差距的。本篇将对这些细节知识点进行补充，以便更好地理解和使用神经网络。 神经网络的结...
...维灰度图转换成一维向量，其中每个像素点代表一个输入神经元节点。图像2每个像素被映射为向量元素，向量中的每个元素又代表ANN中的神经元。由于图像有3x3=9个像素点，那么输入层（Input Layer）将有9个神经元。由于ANN结构通...
...稳定、计算能力超强的计算机，其中的信息处理单元就是神经元（Neuron）。神经元是大脑处理信息的最小单元，它的结构如下图：Figure 1. 神经元结构这个图抽象一下，由三部分组成：细胞体（Cell Body）、树突（Dendrite）、轴突（...
...练单个DNN。 DNN网络将Dropout率设置为 p，也就是说，一个神经元被保留的概率是 1-p。当一个神经元被丢弃时，无论输入或者相关的参数是什么，它的输出值就会被设置为0。 丢弃的神经元在训练阶段，对BP算法的前向和后向阶段都...
大家都知道，人脑的基本计算单元叫做神经元。现代生物学表明，人的神经系统中大概有860亿神经元，而这数量巨大的神经元之间大约是通过1014−1015个突触连接起来的。上面这一幅示意图，粗略地描绘了一下人体神经元与...
...（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，每个神经元都只影响邻层的一部分神经元，具有局部感受野，因此，网络具有极强的捕捉局部特征的能力；另一方面，通过权值共享和池化，显著地降低了网络的计算复杂度，...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
