AI算法与模型 第3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
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
MobileNet：轻量化模型
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...
9个月前
蚁群优化算法（Ant Colony Optimization Algorithm）
算法引言 蚁群算法，是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。想象一下，当你在野餐时，不小心洒了一些糖在地上。一只蚂蚁偶然发现了这些糖，就会在回巢的路上留下信息素，引导其他蚂蚁也找到这个食...
8个月前
Improved GANs
“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...
7个月前
蜂群优化算法（bee colony optimization algorithm）
算法引言 自然界的启发：BSO算法的灵感来自于蜜蜂在自然界中的觅食行为。在自然界中，蜜蜂需要找到花蜜来生存。当一只蜜蜂找到一片花丛时，它会返回蜂巢，通过特殊的“摆动舞”将花丛的位置信息...
8个月前
萤火虫优化算法（Firefly Algorithm）
算法背景 萤火虫优化算法，是由剑桥大学的Xin-She Yang在2009年提出的一种基于群体智能的优化算法。它的灵感来源于萤火虫在夜晚闪烁发光的行为。在自然界中，萤火虫通过发光来吸引配偶或猎物，...
9个月前
ZFNet：卷积原理的深度解析
0.引言 ZFNet模型是由Matthew D. Zeiler和Rob Fergus在AlexNet的基础上提出的大型卷积网络，获得了2013年ILSVRC图像分类竞赛的冠军。其错误率为11.19%，较去年的AlexNet下降了5%。ZFNet解...
9个月前
