AI算法与模型共82篇
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
机器学习简介
1 机器学习基础 1.1 机器学习的定义与核心概念 为了更深入地理解机器学习，我们可以从以下核心概念入手： 数据驱动：机器学习完全依赖于数据。这些数据既可以是结构化的，如表格，也可以是非结...
6个月前
演员-评论家模型
1 算法介绍：演员-评论家（Actor-Critic）模型 演员-评论家（Actor-Critic）模型是一种结合了基于值的方法和基于策略的方法的强化学习框架。这个模型的核心思想是将策略决策（演员）和值函数估...
5个月前
逻辑回归算法
逻辑回归算法解读 基本原理: 有了之前线性回归的学习，我们学习逻辑回归是非常简单的，核心就是通过sigmoid函数将线性回归的输出映射到(0,1)区间，表示为概率。简单来说，逻辑回归模型的输出是...
6个月前
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，...
7个月前
DenseNet：特征复用真香
0.引言 作为CVPR2017年的最佳论文，DenseNet模型脱离了通过加深网络层数（如VGGNet、ResNet）和加宽网络结构（如GoogLeNet）来提升网络性能的定式思维。转而从特征的角度考虑，通过特征重用和旁...
7个月前
Cycle-Consistent Adversarial Networks（CycleGAN）
引言 CycleGAN是一个革命性的技术，它在图像处理和计算机视觉领域开辟了新的可能性，尤其是在图像到图像的转换任务中。这项技术能够在没有成对示例的情况下，将一种风格的图像转换成另一种风格...
5个月前
RepVGG：新型卷积神经网络架构
1、设计动机 设计RepVGG的初衷是为了解决许多流行的深度学习模型在追求更高性能的过程中不断增加结构复杂性的问题。例如，为了提高性能，许多模型采用了如残差连接、瓶颈设计、组卷积等复杂设计...
7个月前
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...
5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...
7个月前
鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm）
算法背景 鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）是一种模拟鲸鱼捕食行为的优化算法。想象一下，你在大海上划船，突然一只庞大的鲸鱼跃出水面。鲸鱼猎食主要依靠两种策略：一是环绕...
6个月前
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
