9种深度学习算法简介 导读:从算法处理的流程来划分,基于深度学习的目标检测算法可分为两阶段(Two-Stage)算法和一阶段(One-Stage)算法,两阶段算法需要先进行候选框的筛选,然后判断候选框是否框中了待检测目标,并对目标的位置进行修正;一阶段算法没有筛选候选框的过程,而是直接回归目标框的位置坐标和目标的分类概率。
常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ),以及自组织映射算法(Self-Organizing Map , SOM) 8. 正则化方法 正则化方法是其他算法(通常是回归算法)的延伸,根据算法的复杂度对算法进行调整。正则化方法通常对简单模型予以奖励而对复杂算法予以惩罚。常见的算法包括:Ridg...
模型训练:Transformer模型的训练通常使用反向传播算法和优化算法(如随机梯度下降)。在训练过程中,通过计算损失函数关于权重的梯度,并使用优化算法更新权重,以最小化损失函数。此外,为了加速训练过程和提高模型的泛化能力,还可以采用正则化技术、集成学习等方法。 优点: 解决了梯度消失和模型退化问题:由于Transformer模型采用...
目前流行的强化学习算法包括 Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN 和 TRPO。 这些算法已被用于在游戏、机器人和决策制定等各种应用中，并且这些流行的算法还在不断发展和改进，本文我们将对其做一个简单的介绍。1、Q-learning Q-learning：Q-learning 是一种无模型、非策略的强化学习算法。 它使用 Bellman 方程...
深度学习算法可以处理几乎任何类型的数据,并且需要大量的计算能力和信息来解决复杂的问题。现在,让我们深入研究一下热门的深度学习算法。 一、卷积神经网络CNN 卷积神经网络Convolutional Neural Networks, 简称CNN。 CNN也被称为康维网,由多层组成,主要用于图像处理和目标检测。杨· 乐村在1988年发明了第一台 CNN,当时...
从早期的 DNN 到当前的 Diffusion 模型,深度学习算法始终围绕 “效率” 与 “效果” 两大核心演进。在实际应用中,需根据任务类型(图像 / 序列 / 图数据)、数据规模及计算资源综合选型: 图像任务优先考虑 CNN 及 ResNet 变种 序列建模可对比 LSTM 与 Transformer(长序列选后者) ...
给定输入x,我们将预测y,线性回归学习算法的目标是找到系数B0和B1的值。 可以使用不同的技术从数据中学习线性回归模型,例如用于普通最小二乘和梯度下降优化的线性代数解。 线性回归已经存在了200多年,并且已经进行了广泛的研究。 如果可能的话,使用这种技术时的一些...
2）缺乏学习算法的动力，难以坚持：3）刷算法题目时总遇到问题，看题解也看不懂，需要人答疑：4）刷过的算法题不会总结，下次遇到了还是不会做：有没有感同身受的朋友呢？其实遇到上面的问题都是非常正常的，因为学算法本身就是需要一定的编程能力和逻辑思维，而且本来就需要长期坚持学习。所以大家不用担心，而是...
我个人建议如果你是研究生或者博士生,已经有了一定的算法底子,才应该去阅读《算法导论》。但是对大多数本科同学,尤其是第一次接触算法的同学,《算法导论》实在不是一个好的教材。但很可惜,很多同学在学习中有上面的两个毛病,既过度路径依赖,别人说《算法导论》好,学习算法要走学《算法导论》这个路径,自己就不探索...