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
卷积的九大变体算法
引言 卷积神经网络（CNN）的核心在于其多样化的卷积技术，每种技术针对不同的应用和性能需求有着独特的优势。逐通道卷积和逐点卷积关注单独通道的特征提取和通道间信息的融合。深度可分离卷积结...
9个月前
演员-评论家模型
1 算法介绍：演员-评论家（Actor-Critic）模型 演员-评论家（Actor-Critic）模型是一种结合了基于值的方法和基于策略的方法的强化学习框架。这个模型的核心思想是将策略决策（演员）和值函数估...
7个月前
Graph Convolutional Network（GCN）
这里先回顾一下之前讲解的朴素图神经网络，如下图： 朴素图神经网络 图中左上角方框部分可以看作图神经网络的初始状态。以 1 号节点为例, 在图神经网络中, 信息的传递是先汇聚一号节点的邻居节...
7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...
7个月前
Seq2Seq模型（Sequence to Sequence）
引言 Seq2Seq模型可以被认为是一种Encoder-Decoder模型的变体，其特别适用于处理序列到序列的任务，编码器将输入序列映射为一个固定长度的向量表示，解码器则使用这个向量表示来生成输出序列。...
9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
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
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
ShuffleNet:轻量化网络
1. ShuffleNet V1 ShuffleNet V1是由旷视科技在2017年底为移动设备打造的轻量级卷积神经网络。其创新之处在于采用了组卷积（Group Convolution）和通道打散（Channel Shuffle）的方法，保证网络...
9个月前
MetaFormer: 万法归一，构建未来的Transformer模板
0.引言 经过前几个MLP模型的介绍，相信很多读者都会思考一个问题：在计算机视觉任务中，哪种算法更适合呢？事实上，MetaFormer模型给出了答案：算法并不是最重要的，框架结构才是关键。MetaForm...
8个月前
