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...
10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...
9个月前
蜂群优化算法（bee colony optimization algorithm）
算法引言 自然界的启发：BSO算法的灵感来自于蜜蜂在自然界中的觅食行为。在自然界中，蜜蜂需要找到花蜜来生存。当一只蜜蜂找到一片花丛时，它会返回蜂巢，通过特殊的“摆动舞”将花丛的位置信息...
10个月前
降维算法之t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
t-SNE是一种用于探索高维数据结构的非线性降维技术。它特别适用于高维数据的可视化，因为它能够在低维空间中保留原始高维数据的局部结构。由于这个特性，t-SNE在机器学习和数据分析领域越来越受...
10个月前
Seq2Seq模型（Sequence to Sequence）
引言 Seq2Seq模型可以被认为是一种Encoder-Decoder模型的变体，其特别适用于处理序列到序列的任务，编码器将输入序列映射为一个固定长度的向量表示，解码器则使用这个向量表示来生成输出序列。...
11个月前
神经网络层结构的意义与维度诅咒
神经网络的层级结构 之前的博文中讲解了神经网络算法和深度学习模型，读者们是否有疑问：为什么神经网络模型要有层级结构？深度学习模型为什么需要这么多的隐藏层？ 答案很简单，这是算法分析数...
11个月前
图神经网络：图的向量化
引言 图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）是一种专门用于处理图形数据的神经网络架构。图形数据是一种非欧几里得数据，其中主要包括节点（vertices）和边（edges），节点代表实体，边表...
9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
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
生成对抗网络（GAN）
引言 生成对抗网络（GAN）是深度学习领域的一个革命性概念，为数据生成提供了一种全新的方式。其名称中的“对抗”体现了核心思想：通过两个神经网络之间的相互竞争来生成数据。这两个网络分别是...
9个月前
麻雀优化算法（Sparrow Search Algorithm）
算法背景 麻雀算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种受自然界麻雀群体行为启发的优化算法。想象一下，一群麻雀在寻找食物的过程中，它们需要在广阔的区域内快速而有效地搜索到食物资源。...
10个月前
