1.MobileNet V1 MobileNet系列是由谷歌公司的Andrew G. Howard等人于2016年提出的轻量级网络结构，并于2017年发布在arXiv上。MobileNet系列的特点是模型小、计算速度快，适合部署到移动端或者嵌...

1. K均值（K-Means） 计算效率高，适合大数据集。 结果易于解释。 缺点： 需要预先设定聚类数量 K。 对异常值敏感。 假设聚类为凸形且各向同性，可能不适用于复杂形状的数据分布。 初始中心点的...

不管是GraphSAGE，还是GCN，它们的核心思想其实与朴素的GNN思想一致，都是每个节点根据图的连接结构，通过聚合邻居信息来更新自身节点的信息，再把更新后的节点向量送入神经网络层做进一步的学...

VAE模型简明指导 VAE最想解决的问题是如何构造编码器和解码器，使得图片能够编码成易于表示的形态，并且这一形态能够尽可能无损地解码回原真实图像。 这似乎听起来与PCA（主成分分析）有些相似...

什么是颜色检测？ 颜色检测是检测任何颜色名称的过程。很简单不是吗？嗯，对于人类来说，这是一项极其简单的任务，但对于计算机来说，这并不简单。人眼和大脑协同工作，将光转化为颜色。我们眼...

0.引言 深度残差网络（Deep Residual Network, ResNet）的提出是基于卷积算法处理图像问题领域的一件里程碑事件。ResNet在2015年发表当年取得了图像分类、检测等5项大赛第一，并再次刷新了CNN模...

数据集加载与可视化 from sklearn.datasets import fetch_lfw_people faces = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=60) # Check out sample images import matplotlib.pyplot as plt fig, ax...

项目背景 输电线路的重要性：输电线路在电力系统中至关重要，负责将电力从电源传输到配电网络。现代社会对可靠电力的需求呈指数级增长，因此输电线路的效率变得越来越重要。 挑战：电力系统由复...

项目背景 本实践任务旨在利用深度学习技术对人脑中的脑瘤进行分类。我们的数据集包含四个主要类别：无肿瘤（no_tumor）、胶质瘤（glioma_tumor）、脑膜瘤（meningioma_tumor）和垂体瘤（pituita...

亲爱的AI社区成员们🌟： 在这个充满无限可能的AI时代🌌，我以一颗充满激情和赞叹的心💖，向你们发出这份呼唤📣。作为一个共同的梦想家🧠和创造者👩‍💻，我邀请你们一起加入这场激动人心的创作...