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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...
BERT, ELMo大语言模型详解
引言 2018年,对于处理文本的机器学习模型来说,可谓是一个转折点(更准确地说,是自然语言处理或简称NLP领域)。我们对于如何最佳地表示词语和句子,以捕捉其潜在的含义和关系的理解正在迅速发...
反向传播算法(Back Propagation)
反向传播算法 梯度下降和反向传播是神经网络训练过程中两个非常重要的概念,它们密切相关。梯度下降是一种常用的优化算法,它的目标是找到一个函数的最小值或最大值。在神经网络中,梯度下降算...
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...
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,...
神经网络算法详解
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...
ConvNeXt:卷积与设计策略的新篇章
0.引言 自从ViT模型被提出以后,在过去的几年里,Transformer在深度学习领域大杀四方。回顾近几年,在计算机视觉领域发表的文章绝大多数都是基于Transformer模型的,比如2021年ICCV的Best Paper...
麻雀优化算法(Sparrow Search Algorithm)
算法背景 麻雀算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是一种受自然界麻雀群体行为启发的优化算法。想象一下,一群麻雀在寻找食物的过程中,它们需要在广阔的区域内快速而有效地搜索到食物资源。...
VGGNet: 探索深度的力量
1.VGGNet模型总览 2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的研究员Karen Simonyan和Andrew Zisserman研发出了新的深度卷积神经网络:VGGNet,并在ILSVRC2...
Swin Transformer:窗口化的Transformer
0.引言 Swin Transformer是2021年微软研究院发表在ICCV(International Conference on Computer Vision)上的一篇文章,并且已经获得ICCV 2021最佳论文(Best Paper)的荣誉称号。Swin Transfor...