AI算法与模型 第7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
编码器-解码器模型（Encoder-Decoder）
编码器-解码器模型简介 Encoder-Decoder算法是一种深度学习模型结构，广泛应用于自然语言处理（NLP）、图像处理、语音识别等领域。它主要由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。...
6个月前
Improved GANs
“Improved Techniques for Training GANs”是一篇由Ian J. Goodfellow 和他的同事在 2016 年发表的论文，这篇论文对生成对抗网络（GANs）的训练过程做出了重要的改进和提议。这些改进主要集中...
5个月前
蚁群优化算法（Ant Colony Optimization Algorithm）
算法引言 蚁群算法，是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。想象一下，当你在野餐时，不小心洒了一些糖在地上。一只蚂蚁偶然发现了这些糖，就会在回巢的路上留下信息素，引导其他蚂蚁也找到这个食...
6个月前
基于注意力机制的循环神经网络（Attention-Based RNN）
算法原理 Attention-Based RNN 是一种基于注意力机制的 RNN 变体模型，它通过引入注意力机制来对序列中的不同部分进行加权，从而能够更好地捕捉序列数据中的重要信息。Attention-Based RNN...
6个月前
长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）算法详解
引言 传统循环神经网络在处理长序列时面临梯度消失或爆炸问题。梯度消失是指在训练过程中，误差反向传播时，梯度随着时间步数的增加而指数级衰减。梯度爆炸则正好相反，这会导致模型难以学习到...
6个月前
f-GAN
引言 2016年的论文《f-GAN: Training Generative Neural Samplers using Variational Divergence Minimization》引入了一种新的生成对抗网络（GAN）框架，名为f-GAN。这篇论文通过将传统的GAN训...
5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
Transformer算法详解
算法简介 Transformer架构于2017年6月推出。最初的研究重点是自然语言处理领域的翻译任务。随后，几个具有影响力的模型被引入，包括： （1）2018年6月：GPT，第一个预训练的Transformer模型，用...
7个月前
梯度下降算法（Gradient Descent）
算法引言 梯度下降算法，这个在机器学习中非常常见的算法，可以用下山的例子来形象地解释。想象一下，你在一座山的顶端，目标是要以最快的速度下到山底。但由于浓雾遮挡，你看不清整座山的轮廓...
6个月前
MLP-Mixer: 并肩卷积与自注意，多层感知机的神奇魔法
0.引言 MLP-Mixer模型是谷歌AI团队于2021年初发表的文章，题为MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision。在计算机视觉领域的历史上，卷积神经网络一直是首选的模型。然而最近，注意力机...
6个月前
