1.AlexNet理论 AlexNet模型与LeNet模型有很多相似之处，它可以被看作是LeNet的改进版本，都由卷积层和全连接层构成。然而，AlexNet之所以能够在ImageNet比赛中大获成功，还要归功于其独特...

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）。...

引言 在第三章中，我们探讨了全连接神经网络（FCNN）和卷积神经网络（CNN）的结构，以及它们的训练方法和使用场景。值得注意的是，这两种网络结构都是处理独立的输入数据，即它们无法记忆或理解...

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...

算法简介 Transformer架构于2017年6月推出。最初的研究重点是自然语言处理领域的翻译任务。随后，几个具有影响力的模型被引入，包括： （1）2018年6月：GPT，第一个预训练的Transformer模型，用...

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 在科技界，GPT3的热潮正如火如荼地展开。这类庞大的语言模型（比如GPT3）开始以它们惊人的能力让我们惊叹。虽然现在对于大多数企业来说，将它们直接应用于面对客户的业务中还不够可靠，但...

1.EfficientNetV1 EfficientNet源自Google Brain的论文EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks。从标题中可以看出，这篇论文最主要的创新点是模型缩放。论...

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...

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...