扩散模型的基本原理 Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) 是一种利用扩散过程来生成样本的深度学习模型。其主要的灵感来源于扩散过程，通过逐渐增加噪音来模糊一个初始的图像，并...

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...

0.引言 近年来，卷积神经网络一直是计算机视觉任务中的主要架构。然而，最近出现了基于Transformer模型的架构，例如ViT、Swin Transformer等，在许多任务中表现出引人注目的性能。相比于传统的...

 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...

0.引言 SENet于2017.9提出，其通过显式地建模卷积特征通道之间的相互依赖性来提高网络的表示能力。即通道维度上的注意力机制。SE模块仅需微小的计算成本，却产生了显著的性能改进。SENet Block...

项目背景 本实践任务旨在利用深度学习技术对人脑中的脑瘤进行分类。我们的数据集包含四个主要类别：无肿瘤（no_tumor）、胶质瘤（glioma_tumor）、脑膜瘤（meningioma_tumor）和垂体瘤（pituita...

0.引言 最初提出Transformer算法是为了解决自然语言处理领域的问题，Transformer在该领域获得了巨大的成功，几乎超越了循环神经网络模型（RNN），并成为自然语言处理领域的新一代基线模型。论文...

VAE模型简明指导 VAE最想解决的问题是如何构造编码器和解码器，使得图片能够编码成易于表示的形态，并且这一形态能够尽可能无损地解码回原真实图像。 这似乎听起来与PCA（主成分分析）有些相似...

1.EfficientNetV1 EfficientNet源自Google Brain的论文EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks。从标题中可以看出，这篇论文最主要的创新点是模型缩放。论...

引言 卷积神经网络（CNN）的核心在于其多样化的卷积技术，每种技术针对不同的应用和性能需求有着独特的优势。逐通道卷积和逐点卷积关注单独通道的特征提取和通道间信息的融合。深度可分离卷积结...