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算法金 | 秒懂 AI - 深度学习五大模型:RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT 简介
1. RNN(Recurrent Neural Network) 时间轴 1986年,RNN 模型首次由 David Rumelhart 等人提出,旨在处理序列数据。 关键技术 循环结构 序列处理 长
算法金 | 深度学习图像增强方法总结
图像增强方法在数字图像处理中占有重要地位,它能够有效提高图像的视觉效果,增强图像的细节信息,从而在医学、遥感、工业检测等多个领域发挥重要作用 空间域增强方法 空间域增强方法是通过直接对图像像素进行操作
算法金 | DL 骚操作扫盲,神经网络设计与选择、参数初始化与优化、学习率调整与正则化、Loss Function、Bad Gradient
今日 216/10000 抱个拳,送个礼 神经网络设计与选择 参数初始化与优化 学习率调整与正则化 数据预处理与标准化 训练过程与监控 特定模型技巧 其他训练技巧 1. 神经网络设计与选择 网络结构选
算法金 | 时间序列预测真的需要深度学习模型吗?是的,我需要。不,你不需要?
抱个拳,送个礼 参考 论文:https://arxiv.org/abs/2101.02118 更多内容,见微*公号往期文章: 审稿人:拜托,请把模型时间序列去趋势!! 使用 Python 快速上手 L
算法金 | 致敬深度学习三巨头:不愧是腾讯,LeNet问的巨细。。。
抱个拳,送个礼 读者参加面试,竟然在 LeNet 这个基础算法上被吊打~ LeNet 确实经典,值得好好说道说道 更多内容,见微*公号往期文章:有史以来最详细的卷积神经网络(CNN)及其变体讲解!
算法金 | Transformer,一个神奇的算法模型!!
抱个拳,送个礼 在现代自然语言处理(NLP)领域,Transformer 模型的出现带来了革命性的变化。它极大地提升了语言模型的性能和效率,而自注意力机制是其中的核心组件。 今个儿我们将通过五个阶段,
算法金 | 没有思考过 Embedding,不足以谈 AI
抱个拳,送个礼 在当今的人工智能(AI)领域,Embedding 是一个不可或缺的概念。如果你没有深入理解过 Embedding,那么就无法真正掌握 AI 的精髓。接下来,我们将深入探讨 Embedd
算法金 | 一文看懂人工智能、机器学习、深度学习是什么、有什么区别!
引言:走进智能的世界 曾经,人工智能(AI)是科幻小说中的概念,与飞船、外星人并肩而立。 然而,随着时间的推移,AI不再仅仅是幻想的产物,它已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。 在AI的大潮中,机
算法金 | 自动帮你完成物体检测标注?这个工具你必须了解一下
1 概况速览 背景简介 在对象检测工作中,标注过程是最为繁琐和耗时的部分。为了简化这一过程,有人开发了一个基于半监督架构的自动注释工具。该工具利用少量标注数据训练的模型为数据集的其余部分生成新标签,从
算法金 | 只需十四步:从零开始掌握Python机器学习(附资源)
1. 引言 1.1 教程目的与读者定位 "启程"往往是最具挑战性的一步,特别是在面临众多选择时,人们往往难以做出决策。本教程旨在帮助那些几乎没有Python机器学习基础的初学者成长为知识丰富的实践者,
算法金 | LSTM 原作者带队,一个强大的算法模型杀回来了
时间拉回 2019 年,有「计算机界诺贝尔奖」之称图灵奖获得者公布,深度学习三巨头:Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun 众望所归。 图灵奖为何不颁给LST
算法金 | 这次终于能把张量(Tensor)搞清楚了!
1. 张量(Tensor)基础概念 1.1 张量的定义与重要性 张量是深度学习中用于表示数据的核心结构,它可以视为多维数组的泛化形式。在机器学习模型中,张量用于存储和变换数据,是实现复杂算法的基石。本