随着深度学习的快速发展,深度神经网络在多个领域取得了显著的成功。然而,深度神经网络的训练面临着梯度消失和模型退化等问题,这限制了网络的深度和性能。为了解决这些问题,残差网络(ResNet)被提出。 模型原理: ResNet,通过独特设计的“残差块”,攻克了深度神经网络所面临的梯度消失与模型退化两大难题。残差块巧妙地融合了“跳跃连接”与多
VAE 就是这样的模型,它基于学到的概率分布生成新数据。 类比延伸:与自编码器不同,小朋友不仅能根据现有特征重新生成动物,还能通过修改或组合不同动物的特征,创造出完全新奇的动物。变分自编码器能够从潜在分布中采样并生成数据。 深入原理:VAE 是自编码器的扩展,模型不仅仅学到数据的压缩表示,还通过估计数据的概率...
深度学习网络(Deep Learning Network),也被称为深度神经网络(Deep Neural Network),是一种由多个神经网络层级(也称为隐藏层)组成的人工神经网络结构。这些隐藏层通过非线性变换将输入数据映射到输出结果,从而实现模型的学习和预测。 与传统的浅层神经网络(只有一个或少数几个隐藏层)相比,深度学习网络具有更多的隐藏层...
因此在教学中，教师可以有意识地将布鲁姆所设计的深度学习模型应用于教学目标和教学任务的设计中，引导学生开展深度学习，提升创新能力。02 学习金字塔模型 学习金字塔（Learning Pyramid）最初是由美国教育家埃德加·戴尔（Edgar Dale）在他的专著《视听教学法》中所提出的“经验之锥”（Cone of Experience）引申而来的。
深度学习编译器是一种专门为深度学习模型优化和部署而设计的工具，用来提高模型的计算效率、降低内存占用、加速训练推理过程。其功能是将高层次的深度学习模型转换为低层次的、高效的、底层硬件可执行的代码，简单来说，就是帮用户自动生成高效的硬件计算 Kernel，这里我们用一个具体的例子来理解：以常见的 RMSNorm 计算...
Inception结构 Inception是GoogLeNet中最核心的子网络结构。 Inception核心思想:既能保持网络结构的稀疏性(卷积),又能利用密集矩阵的高计算性能(合并) 1x1卷积的主要目的:1. 作为降维模块来移除卷积瓶颈 2. 允许了深度和宽度的增加 Ⅰ. Naive Incep
如何能够使学生能够建立对知识的深度理解,对不少老师来说是严峻的挑战。 这就需要借助于理论界对“学习科学”、尤其是”深度学习“的研究成果,并将其运用到教学设计当中。 王珏老师根据学习科学的研究成果,提出学习的三阶段、五元素模型,分别为:内化-->外化-->自...
深度学习已经成为机器学习领域的热门技术,其在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等领域取得了突破性的成果。在深度学习中,模型的选择非常重要,不同的模型适用于不同的问题。本文将对深度学习中最常见的 26 个模型进行汇总,并给出相应的代码示例。 1. 感知器模型(Perceptron) ...
1、超详细的人工智能学习路 2、OpenCV、Pytorch、YOLO等教程 3、人工智能快速入门教程(Python基础、数学基础、NLP)附源码课件数据 4、机器学习算法+深度学习神经网络基础教程 5、人工智能必看书籍(花书、西瓜书、蜥蜴书等) 6、顶刊论文及行业报告 7、SCI论文攻略 及润色等...
深度学习模型融合算法 深度融合技术 很多工作通过融合多层来提升检测和分割的性能,按照融合与预测的先后顺序,分类为早融合(Early fusion)和晚融合(Late fusion)。 早融合(Early fusion): 先融合多层的特征,然后在融合后的特征上训练预测器(只在完全融合之后,才统一进行检测)。这类方法也被称为skip connection,即采用...