AI算法与模型 第5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
VAN：基于卷积实现的注意力
0.引言 虽然Transformer最初是为自然语言处理任务而设计的，但最近已经在各种计算机视觉领域掀起了风暴。然而，图像是有空间信息的二维数据，这给计算机视觉中应用Transformer带来了三个挑战： ...
6个月前
ResNet：神来之“路”
0.引言 深度残差网络（Deep Residual Network, ResNet）的提出是基于卷积算法处理图像问题领域的一件里程碑事件。ResNet在2015年发表当年取得了图像分类、检测等5项大赛第一，并再次刷新了CNN模...
7个月前
ConvMixer: 创新之路，卷积与多层感知机的相互借鉴
0.引言 近年来，卷积神经网络一直是计算机视觉任务中的主要架构。然而，最近出现了基于Transformer模型的架构，例如ViT、Swin Transformer等，在许多任务中表现出引人注目的性能。相比于传统的...
6个月前
蝙蝠优化算法（bat optimization algorithm）
算法背景 蝙蝠优化算法（Bat Algorithm）是一种基于群体智能的优化算法，它的灵感来源于蝙蝠捕食时的回声定位行为。想象一下，夜幕降临，一群蝙蝠在黑暗中飞翔，它们发出超声波并依靠回声来定位...
6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...
7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
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...
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
遗传算法（Genetic Algorithm）
算法引言 遗传算法是一种模拟生物进化过程的搜索启发式算法。想象一下长颈鹿的进化过程：在古代，长颈鹿的祖先可能都有着不同长度的脖子。在食物竞争激烈的环境下，那些脖子较长、能够触及更高...
5个月前
Wasserstein GAN
引言 WGAN，即Wasserstein GAN，旨在解决传统GAN训练中的一些问题，尤其是训练不稳定和梯度消失。WGAN通过使用Wasserstein距离（Earth-Mover距离或EM距离）来衡量真实数据分布和生成数据分布之...
5个月前
