强化学习网络 (Reinforcement Learning Networks):强化学习网络是一种神经网络,它通过与环境交互来学习策略。著名的深度学习模型如 DeepMind 的 AlphaGo 就是基于强化学习的。 图神经网络(Graph Neural Network,GNN):图神经网络可以直接处理图结构数据,这使得它在社交网络分析、生物信息学、推荐系统等领域有着广泛的应用。
人工智能研究的最大难题之一是无监督学习（unsupervised learning），而面向无监督学习的深度学习方法以学习表征（learning representation）问题为核心，不同的算法都会定义一个目标函数，该目标函数可以让该学习器获取到其数据表征的关键方面以及一个可以表征数据的新空间。深度生成模型可以通过生成全新的样本来演示其对于数据...
AlexNet 架构图示。(图源:《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/imagenet.pdf) 不需费力也能看出这张图的上半部分被意外裁掉了,而这张图会贯穿后续所有的幻灯片、参考文献等。在我看来,这说明在深度学习的研究中,可视化并不受重视(当然也...
这是来自大神架构图Bubbliiiing视频讲解,这里放这主要是可以方便直接看图回想yolox整体结构,学的东西多了,不是每个都记得清楚,这里记下笔记,后面温故而知新。详细介绍请参看大神Bubbliiiing讲解:
深度学习网络结构图与网络架构图的区别 在现代深度学习的研究和应用中,网络结构图和网络架构图虽常常被混用,但实际上它们各自有不同的含义和关注点。理解这两者的区别,对于初学者的深度学习之路至关重要。本文将通过一系列步骤,帮助初学者明白这两者的区别,并通过实例加深理解。
这么自学大模型就跟喝水一样简单!! 2024年最详细的【大模型自学路线图】高效完整版本来了,新手小白秒上手! 人工智能 大模型 LLM 大模型语言 大模型微调 AI大模型 深度学习 科技 计算机视觉 算法
深度残差网络(DRN:Deep residual networks)是非常深度的 FFNN 网络,有着额外的连接将输入从一层传到后面几层(通常是 2 到 5 层)。DRN 并非是要发现将一些输入(比如一个 5 层网络)映射到输出的解决方案,而是学习将一些输入映射到一些输出 输入上。大体上,它在解决方案中增加了一个恒等函数,携带旧的输入作为后...
Transformer 架构主要由输入部分、多层编码器、多层解码器以及输出部分组成。其中,输入部分包括源文本嵌入层、位置编码器;编码器部分由 N 个编码器层堆叠而成;解码器部分由 N 个解码器层堆叠而成;输出部分包括线性层和Softmax 层。 架构图 Transformer 深度学习 算法 模型 ...
深度残差网络(DRN:Deep residual networks)是非常深度的 FFNN 网络,有着额外的连接将输入从一层传到后面几层(通常是 2 到 5 层)。DRN 并非是要发现将一些输入(比如一个 5 层网络)映射到输出的解决方案,而是学习将一些输入映射到一些输出 输入上。大体上,它在解决方案中增加了一个恒等函数,携带旧的输入作为后...
一张图掌握做管理的体系架构全景图 一张图掌握做管理的体系架构全景图。 网上流行的十幅全景图 网上流行的十幅全景图。 企业管理的体系架构全景图 企业管理的体系架构全景图企业管理的体系架构全景图。 企业技术中台架构全景图(多图) 企业技术中台架构全景图(多图)企业技术中台架构全景图。 深度解析:信创产业全景图(...