引言 图在我们身边随处可见；现实世界中的物体通常是以它们与其它事物的联系来定义的。一组物体以及它们之间的联系，都可以自然地表达为一个图。十多年来，研究人员已经开发了在图数据上操作的...

1 DQN介绍 要理解DQN，我们首先需要理解Q值。Q值是一个函数，Q(s, a)表示在状态s下执行动作a可以得到的预期奖励。直观上讲，Q值告诉智能体哪些动作在长期来看更有利。 Q学习的目标是找到最优的Q...

引言 图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）是一种专门用于处理图形数据的神经网络架构。图形数据是一种非欧几里得数据，其中主要包括节点（vertices）和边（edges），节点代表实体，边表...

过拟合与欠拟合 过拟合和欠拟合现象的定义 过拟合和欠拟合模型是深度学习模型在训练过程中比较容易出现的不好的现象。 当模型的表现能力弱于事件的真实表现时，会出现欠拟合现象。某个非线性模...

Transformer模型中最关键部分就是自注意力（Self-Attention）机制，正如 Transformer 的论文的标题是“Attention Is All You Need”！以文本问题为例来讲解这个机制。在处理文本问题时，自注意...

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...

1 算法介绍：基于策略的强化学习 想象一下，你正在教一个机器人学习如何走路。在基于策略的强化学习方法中，你直接告诉这个机器人在每一步该如何行动。这种指导是通过一个概率模型来实现的，即...

“Improved Techniques for Training GANs”是一篇由Ian J. Goodfellow 和他的同事在 2016 年发表的论文，这篇论文对生成对抗网络（GANs）的训练过程做出了重要的改进和提议。这些改进主要集中...

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...

编码器-解码器模型简介 Encoder-Decoder算法是一种深度学习模型结构，广泛应用于自然语言处理（NLP）、图像处理、语音识别等领域。它主要由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。...