AI应用方向 第2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
BERT, ELMo大语言模型详解
引言 2018年，对于处理文本的机器学习模型来说，可谓是一个转折点（更准确地说，是自然语言处理或简称NLP领域）。我们对于如何最佳地表示词语和句子，以捕捉其潜在的含义和关系的理解正在迅速发...
6个月前
扩散模型（Diffusion Model）
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...
5个月前
循环神经网络（RNN）算法详解
引言 在第三章中，我们探讨了全连接神经网络（FCNN）和卷积神经网络（CNN）的结构，以及它们的训练方法和使用场景。值得注意的是，这两种网络结构都是处理独立的输入数据，即它们无法记忆或理解...
6个月前
生成对抗网络（GAN）
引言 生成对抗网络（GAN）是深度学习领域的一个革命性概念，为数据生成提供了一种全新的方式。其名称中的“对抗”体现了核心思想：通过两个神经网络之间的相互竞争来生成数据。这两个网络分别是...
5个月前
ConvNeXt：卷积与设计策略的新篇章
0.引言 自从ViT模型被提出以后，在过去的几年里，Transformer在深度学习领域大杀四方。回顾近几年，在计算机视觉领域发表的文章绝大多数都是基于Transformer模型的，比如2021年ICCV的Best Paper...
6个月前
f-GAN
引言 2016年的论文《f-GAN: Training Generative Neural Samplers using Variational Divergence Minimization》引入了一种新的生成对抗网络（GAN）框架，名为f-GAN。这篇论文通过将传统的GAN训...
5个月前
MobileNet：轻量化模型
1.MobileNet V1 MobileNet系列是由谷歌公司的Andrew G. Howard等人于2016年提出的轻量级网络结构，并于2017年发布在arXiv上。MobileNet系列的特点是模型小、计算速度快，适合部署到移动端或者嵌...
7个月前
MLP-Mixer: 并肩卷积与自注意，多层感知机的神奇魔法
0.引言 MLP-Mixer模型是谷歌AI团队于2021年初发表的文章，题为MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision。在计算机视觉领域的历史上，卷积神经网络一直是首选的模型。然而最近，注意力机...
6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...
7个月前
MetaFormer: 万法归一，构建未来的Transformer模板
0.引言 经过前几个MLP模型的介绍，相信很多读者都会思考一个问题：在计算机视觉任务中，哪种算法更适合呢？事实上，MetaFormer模型给出了答案：算法并不是最重要的，框架结构才是关键。MetaForm...
6个月前
