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
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...
11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...
9个月前
深度学习梯度弥散与爆炸
问题描述 梯度弥散：在深层神经网络中，梯度弥散是指在反向传播过程中梯度逐渐变小，以至于在网络的较浅层梯度接近于零。这导致网络的这些层的权重几乎不更新，使得模型难以学习到输入数据的复...
11个月前
GPT-2：迈向先进语言模型的大步
2023年，我们见证了机器学习的一个耀眼应用——OpenAI的Chat GPT。这个模型不仅仅展现了写作连贯、充满激情的文章的能力，更超出了我们对当前语言模型能力的预期。Chat GPT虽然并非一个特别新颖...
10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...
11个月前
EfficientNet:轻量化网络
1.EfficientNetV1 EfficientNet源自Google Brain的论文EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks。从标题中可以看出，这篇论文最主要的创新点是模型缩放。论...
11个月前
Graph Attention Networks（GAT）
本章来学习一下图注意力网络GAT，首先对标GCN，来谈谈它们的优缺点。 GCN是处理transductive任务的一把利器，transductive任务是指：训练阶段与测试阶段都基于同样的图结构，如下图所示。 ...
9个月前
AS-MLP:注意力驱动下的多层感知机升级
0.引言 AS-MLP模型出自上海科技大学和腾讯优图实验室共同合作发表的文章，题为AS-MLP: AN AXIAL SHIFTED MLP ARCHITECTURE FOR VISION。纯MLP网络架构专注于全局的信息交流，却忽略了局部信息的...
10个月前
GoogLeNet：探索宽度的力量
0.引言 在2014年的ImageNet挑战赛（ILSVRC14）上，GoogLeNet和VGGNet成为了当年的双雄。GoogLeNet获得了图片分类大赛的第一名，VGGNet紧随其后。这两种模型的共同特点是网络深度更深。VGGNet是...
11个月前
卷积神经网络（CNN）算法详解
引言 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FNN），是深度学习的代表算法之一 。 对卷积神...
11个月前
