本文深入探讨了深度学习领域中几类重要模型的变体研究与未来演进方向,涵盖卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体(LSTM、GRU)、Transformer(BERT、GPT、Vision Transformer)、扩散模型、生成对抗网络(GAN)以及深度强化学习模型。 通过分析各模型的核心架构、现有变体的改进策略,揭示它们在不同应用
引言深度强化学习与CNN的结合 引言深度强化学习简介1.深度强化学习是一种人工智能技术,通过模拟人类的学习过程,使机器能够从环境中学习和改进。2.它结合了深度学习和强化学习的优点,能够处理复杂的决策问题,例如游戏策略、自动驾驶等。3.深度强化学习在近年来取得了显著的进展,已经在多个领域取得了成功应用,例如AlphaGo在...
在继续预训练中,强化学习、卷积神经网络和迁移学习发挥着重要作用。强化学习可以帮助模型在复杂的动态环境中进行自我学习和优化,从而提高模型的适应性和性能。卷积神经网络则可以在处理图像和视频等多媒体数据时取得良好的效果,通过继续预训练可以得到更精准的图像识别或视频处理模型。迁移学习可以利用已有的预训练模型,将其...
天眼查App显示,近日,北京同方软件有限公司与同方股份有限公司联合申请了一项名为“基于强化学习的CNN与Transformer结合分类方法”的发明专利,专利号为CN202411402863.1。该专利于2024年10月9日申请,并于2024年12月31日公布。 该专利的核心技术在于将卷积神经网络(CNN)与Transformer模型相结合,并引入强化的特征采样模块(RF...
七月在线(JULYEDU.COM)专注人工智能,深度学习,机器学习,算法等AI技术的教育培训。七月在线拥有完整的人工智能课程体系,为学员提供全年GPU云实验平台,目前授课教师已达100余人,旗下有涵盖所有考点的上千题AI面试题库,并拥有80万的AI人才社群。
本发明提供一种基于强化学习的卷积神经网络与Transformer结合分类方法,其特征在于:使用依次连接的卷积神经网络(CNN)、强化的特征采样模块(RFS)、Transformer以及Head输出模块,采用硬注意力(Hard Attention)机制,以并行的方式对输入的特征图进行采样,然后利用这些采样的特征送到Transformer模型做进一步的处理,该方法利用硬决策...
https://www.youtube.com/watch?v=IUiKAD6cuTA&list=PLMrJAkhIeNNQe1JXNvaFvURxGY4gE9 【课程简介】本系列视频不仅仅讲授了强化学习的基础知识,而且还较为深入的讲解了强化学习与最优控制之间的关系。【个人主页】eigensteve.com 【书籍主页】http://databookuw.com/ 首页可下载代码【书籍PDF】http://data...
2 概念与概念之间的关系遵循认识律 (知识图谱中本体论 Ontology)3 时间和空间遵循存在律 (LSTM & CNN)4 人类的行为遵从动机律,动机的行为的内在逻辑 (强化学习Reward 最大化)他们每一种都构成了充足理由律的一个根叔本华认为物质存在的原因是我们无法得知的,如同维特根斯坦所说:“世界的意义在世界之外”...
4. 数据清洗与 EDA:使用 Pandas、Numpy、Matplotlib、Seaborn。 5.机器学习基础:理解监督学习、无监督学习、强化学习。 6.算法掌握:学习线性回归、决策树、随机森林等。 7.特征工程:了解特征选择、特征提取、模型评估。 8.深度学习:探索神经网络、CNN、RNN。
深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN),使得AI在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。强化学习,则让AI学会了如何在复杂环境中通过试错找到最优策略,如AlphaGo在围棋领域的胜利,标志着AI智慧达到了一个新的高度。