AI应用方向 第5页
AI应用方向模块聚焦于人工智能在不同领域的经典应用算法，包括图像、自然语言处理（NLP）和图结构分析等。通过深入讲解每个方向的核心技术，帮助学习者掌握如何将AI算法应用于实际问题。无论是图像识别、文本分析还是图数据的建模与推理，这里都提供了全面的知识和技能，助你在多种应用场景中获得实际操作能力。
排序
ResNet：神来之“路”
0.引言 深度残差网络（Deep Residual Network, ResNet）的提出是基于卷积算法处理图像问题领域的一件里程碑事件。ResNet在2015年发表当年取得了图像分类、检测等5项大赛第一，并再次刷新了CNN模...
8个月前
GoogLeNet：探索宽度的力量
0.引言 在2014年的ImageNet挑战赛（ILSVRC14）上，GoogLeNet和VGGNet成为了当年的双雄。GoogLeNet获得了图片分类大赛的第一名，VGGNet紧随其后。这两种模型的共同特点是网络深度更深。VGGNet是...
8个月前
ZFNet：卷积原理的深度解析
0.引言 ZFNet模型是由Matthew D. Zeiler和Rob Fergus在AlexNet的基础上提出的大型卷积网络，获得了2013年ILSVRC图像分类竞赛的冠军。其错误率为11.19%，较去年的AlexNet下降了5%。ZFNet解...
8个月前
Vitis-AI量化编译MNIST手写数字识别
项目背景 在当前的数字化时代，快速准确的手写数字识别技术在各个领域都发挥着越来越重要的作用，尤其是在银行、邮政服务和数字化存档等行业。这些应用常常要在资源受限的环境中运行，例如嵌入...
8个月前
VGGNet: 探索深度的力量
1.VGGNet模型总览 2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员Karen Simonyan和Andrew Zisserman研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并在ILSVRC2...
8个月前
AlexNet：深度学习崛起的标志
1.AlexNet理论 AlexNet模型与LeNet模型有很多相似之处，它可以被看作是LeNet的改进版本，都由卷积层和全连接层构成。然而，AlexNet之所以能够在ImageNet比赛中大获成功，还要归功于其独特...
8个月前
卷积神经网络（CNN）算法详解
引言 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FNN），是深度学习的代表算法之一 。 对卷积神...
8个月前
神经网络算法详解
引言 神经网络，作为人工智能和机器学习领域的核心技术之一，具有极其重要的意义。它们通过模拟人类大脑的工作机制，使计算机能够学习和识别复杂的模式和数据。这种能力使得神经网络在诸多领域...
8个月前
