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。
ViT:视觉Transformer-点头深度学习网站

ViT:视觉Transformer

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...
点点的头像-点头深度学习网站点点12个月前
015814
ResNet:神来之“路”-点头深度学习网站

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...
点点的头像-点头深度学习网站点点1年前
015511
基于ResNet模型和Web部署的脑瘤检测-点头深度学习网站

基于ResNet模型和Web部署的脑瘤检测

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...
点点的头像-点头深度学习网站点点10个月前
01558
Graph Sample and Aggregate Network(GraphSAGE)-点头深度学习网站

Graph Sample and Aggregate Network(GraphSAGE)

不管是GraphSAGE,还是GCN,它们的核心思想其实与朴素的GNN思想一致,都是每个节点根据图的连接结构,通过聚合邻居信息来更新自身节点的信息,再把更新后的节点向量送入神经网络层做进一步的学...
点点的头像-点头深度学习网站点点10个月前
014811
Vitis-AI量化编译MNIST手写数字识别-点头深度学习网站

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...
点点的头像-点头深度学习网站点点1年前
01397
GoogLeNet:探索宽度的力量-点头深度学习网站

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...
点点的头像-点头深度学习网站点点1年前
01399
MetaFormer: 万法归一,构建未来的Transformer模板-点头深度学习网站

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...
点点的头像-点头深度学习网站点点11个月前
013511
ShuffleNet:轻量化网络-点头深度学习网站

ShuffleNet:轻量化网络

1. ShuffleNet V1 ShuffleNet V1是由旷视科技在2017年底为移动设备打造的轻量级卷积神经网络。其创新之处在于采用了组卷积(Group Convolution)和通道打散(Channel Shuffle)的方法,保证网络...
点点的头像-点头深度学习网站点点12个月前
01337
Cycle-Consistent Adversarial Networks(CycleGAN)-点头深度学习网站

Cycle-Consistent Adversarial Networks(CycleGAN)

引言 CycleGAN是一个革命性的技术,它在图像处理和计算机视觉领域开辟了新的可能性,尤其是在图像到图像的转换任务中。这项技术能够在没有成对示例的情况下,将一种风格的图像转换成另一种风格...
点点的头像-点头深度学习网站点点10个月前
013213
卷积的九大变体算法-点头深度学习网站

卷积的九大变体算法

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...
点点的头像-点头深度学习网站点点12个月前
012015