这里先回顾一下之前讲解的朴素图神经网络，如下图： 朴素图神经网络 图中左上角方框部分可以看作图神经网络的初始状态。以 1 号节点为例, 在图神经网络中, 信息的传递是先汇聚一号节点的邻居节...

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...

1 概念 在这个不断进步的技术世界中，强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为机器学习的一个重要分支，正迅速发展成为理解人工智能（AI）和机器学习领域的关键。与传统的机器学习方法相比...

0.引言 作为CVPR2017年的最佳论文，DenseNet模型脱离了通过加深网络层数（如VGGNet、ResNet）和加宽网络结构（如GoogLeNet）来提升网络性能的定式思维。转而从特征的角度考虑，通过特征重用和旁...

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...

引言 Seq2Seq模型可以被认为是一种Encoder-Decoder模型的变体，其特别适用于处理序列到序列的任务，编码器将输入序列映射为一个固定长度的向量表示，解码器则使用这个向量表示来生成输出序列。...

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...

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...

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...

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...