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
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...
10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...
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
支持向量机(SVM)
什么是SVM? SVM 是一类强大的用于分类和回归问题的监督学习算法。 在分类方面，SVM 可以被视为最大间隔线性分类器。 SVM 使用的目标明确鼓励低样本外误差（良好的泛化性能）。 通过最大化类的超...
11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...
10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...
9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...
10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...
11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...
9个月前
深度学习模型九大经典初始化方案
1. 正态分布初始化 正态分布初始化将权重初始化为来自正态（或高斯）分布的随机数。该分布通常以0为均值，其标准差（或方差）可以根据网络的特定需求进行调整。这种方法在保证权重不会开始时过...
11个月前
