AI算法与模型 第2页
AI算法与模型模块深入探讨机器学习、优化算法和深度学习等人工智能的核心技术。通过详细的理论讲解与实战案例，帮助学习者理解各种算法的原理和应用，掌握如何构建和优化AI模型。无论是监督学习、无监督学习，还是神经网络的实现与优化，这里都提供了系统的学习资料~
排序
深度学习模型九大经典初始化方案
1. 正态分布初始化 正态分布初始化将权重初始化为来自正态（或高斯）分布的随机数。该分布通常以0为均值，其标准差（或方差）可以根据网络的特定需求进行调整。这种方法在保证权重不会开始时过...
9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...
8个月前
自注意力机制（Self-Attention）
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...
8个月前
逻辑回归算法
逻辑回归算法解读 基本原理: 有了之前线性回归的学习，我们学习逻辑回归是非常简单的，核心就是通过sigmoid函数将线性回归的输出映射到(0,1)区间，表示为概率。简单来说，逻辑回归模型的输出是...
8个月前
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...
7个月前
k最邻近算法(K-Nearest Neighbors，KNN)
引言 基本概念: K-最近邻居（KNN）算法是一种基于实例的学习，它用于分类和回归。在分类中，一个对象的分类由其邻居的“多数投票”决定，即对象被分配到其k个最近邻居中最常见的类别中。 重要性...
9个月前
图神经网络基础：图论
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...
7个月前
基于价值的深度强化学习（DQN）
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...
7个月前
基于策略的深度强化学习
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...
7个月前
聚类算法之层次聚类 (Hierarchical Clustering)
层次聚类是一种非常独特和强大的聚类方法，与众多其他的聚类技术相比，它不仅为数据集提供了一个划分，还给出了一个层次结构，这在某些应用中是非常有价值的。在生物信息学、社会网络分析、市场...
8个月前
