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
聚类算法总结
1. K均值（K-Means） 计算效率高，适合大数据集。 结果易于解释。 缺点： 需要预先设定聚类数量 K。 对异常值敏感。 假设聚类为凸形且各向同性，可能不适用于复杂形状的数据分布。 初始中心点的...
7个月前
免疫优化算法（Immune Optimization Algorithm）
算法背景 免疫算法是一种模拟生物免疫系统的智能优化算法。想象一下，当我们的身体遇到病毒或细菌侵袭时，免疫系统会启动，通过识别、记忆、适应和清除来保护我们。就像我们的身体需要应对各种...
7个月前
聚类算法之高斯混合模型聚类 (Gaussian Mixture Model, GMM)
高斯混合模型（GMM）是统计模型中的一颗璀璨之星，它为数据提供了一种复杂而又强大的表示方法。在机器学习的许多领域，从模式识别到图像处理，GMM都被广泛地采用和研究。它背后的核心思想是使用...
7个月前
支持向量机(SVM)
什么是SVM? SVM 是一类强大的用于分类和回归问题的监督学习算法。 在分类方面，SVM 可以被视为最大间隔线性分类器。 SVM 使用的目标明确鼓励低样本外误差（良好的泛化性能）。 通过最大化类的超...
7个月前
粒子群算法（Particle Swarm Optimization）
算法背景 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）的灵感来源于鸟群或鱼群的觅食行为。想象一下，你在公园里看到一群鸟，它们在空中飞翔，寻找食物。每只鸟都不知道食物在哪里，但...
7个月前
扩散模型（Diffusion Model）
扩散模型的基本原理 Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) 是一种利用扩散过程来生成样本的深度学习模型。其主要的灵感来源于扩散过程，通过逐渐增加噪音来模糊一个初始的图像，并...
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
强化学习基础概念
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...
5个月前
变分自编码器（VAE）算法详解
VAE模型简明指导 VAE最想解决的问题是如何构造编码器和解码器，使得图片能够编码成易于表示的形态，并且这一形态能够尽可能无损地解码回原真实图像。 这似乎听起来与PCA（主成分分析）有些相似...
5个月前
