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
基于注意力机制的循环神经网络（Attention-Based RNN）
算法原理 Attention-Based RNN 是一种基于注意力机制的 RNN 变体模型，它通过引入注意力机制来对序列中的不同部分进行加权，从而能够更好地捕捉序列数据中的重要信息。Attention-Based RNN...
6个月前
DenseNet：特征复用真香
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...
7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...
5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...
7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...
5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...
5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...
5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...
6个月前
聚类算法之DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
DBSCAN是在1990年代后期推出的一种聚类方法，它迅速成为基于密度的聚类技术中最受欢迎和广泛使用的算法之一。与传统的聚类方法如K-means不同，DBSCAN的主要优势在于其能够识别出任意形状的聚类...
6个月前
线性回归算法
1.线性回归引言 回归分析是一种强大的统计方法，允许我们检查两个或多个变量之间的关系。通过这种分析，我们可以用一个或多个自变量来预测因变量的值。在机器学习和数据科学中，回归算法是一种...
5个月前
