- 摘要 一、论文介绍 VOLO主干网络总结 论文介绍概述:本文探讨了视觉识别领域中卷积神经网络(CNNs)与视觉转换器(ViTs)的性能差距,并提出了一种新颖的前景注意力机制,以此为基础构建了视觉前景器(VOLO)主干网络。背景:视觉识别领域长期由CNNs主导,但ViTs通过自注意力机制在长距离依赖性建模上展示了更大灵活性。然而,ViTs在ImageNet分类任务上的性能仍落后于SOTA C... 摘要 一、论文介绍 VOLO主干网络总结 论文介绍概述:本文探讨了视觉识别领域中卷积神经网络(CNNs)与视觉转换器(ViTs)的性能差距,并提出了一种新颖的前景注意力机制,以此为基础构建了视觉前景器(VOLO)主干网络。背景:视觉识别领域长期由CNNs主导,但ViTs通过自注意力机制在长距离依赖性建模上展示了更大灵活性。然而,ViTs在ImageNet分类任务上的性能仍落后于SOTA C...
- 摘要一、论文介绍论文主题:本文介绍了一种名为DEA-Net的图像去雾算法。背景信息:单幅图像去雾是一项具有挑战性的任务,旨在从观测到的雾图中恢复出潜在的清晰图像。传统的去雾方法以及现有的基于深度学习的方法都存在不足,尤其是在处理复杂场景和非均匀雾分布时。核心贡献:论文提出了一种包含细节增强卷积(DEConv)和内容引导注意力(CGA)的细节增强注意力模块(DEAB),用于提升去雾性能。二、创... 摘要一、论文介绍论文主题:本文介绍了一种名为DEA-Net的图像去雾算法。背景信息:单幅图像去雾是一项具有挑战性的任务,旨在从观测到的雾图中恢复出潜在的清晰图像。传统的去雾方法以及现有的基于深度学习的方法都存在不足,尤其是在处理复杂场景和非均匀雾分布时。核心贡献:论文提出了一种包含细节增强卷积(DEConv)和内容引导注意力(CGA)的细节增强注意力模块(DEAB),用于提升去雾性能。二、创...
- 在大型语言模型(LLM, Large Language Models)中,精度、参数数量、训练数据量、性能和成本之间的权衡是一个复杂且多维度的问题。本文试图从三篇文章出发,讨论大模型应用中这些因素之间的关联,从而为不同的应用形式提供选择的因素和指导。进而推导出企业未来 AI 应用中的工作重心。 在大型语言模型(LLM, Large Language Models)中,精度、参数数量、训练数据量、性能和成本之间的权衡是一个复杂且多维度的问题。本文试图从三篇文章出发,讨论大模型应用中这些因素之间的关联,从而为不同的应用形式提供选择的因素和指导。进而推导出企业未来 AI 应用中的工作重心。
- 独立Q学习 ---- IQL(Independent Q-Learning)是多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)中一种经典且简单的算法,主要思想是将每个智能体视为独立的学习者,各自执行单智能体的 Q-learning 算法。尽管 IQL 是一个早期的方法,但它在处理多智能体任务时具有一定的应用价值。 [Python] IQL实现(可 独立Q学习 ---- IQL(Independent Q-Learning)是多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)中一种经典且简单的算法,主要思想是将每个智能体视为独立的学习者,各自执行单智能体的 Q-learning 算法。尽管 IQL 是一个早期的方法,但它在处理多智能体任务时具有一定的应用价值。 [Python] IQL实现(可
- 反事实多智能体策略梯度法COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient) 是一种面向多智能体协作问题的强化学习算法,旨在通过减少策略梯度的方差,来提升去中心化智能体的学习效果。 COMA 算法最早由 DeepMind 团队提出,论文标题为 "Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients",由 Jakob 反事实多智能体策略梯度法COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient) 是一种面向多智能体协作问题的强化学习算法,旨在通过减少策略梯度的方差,来提升去中心化智能体的学习效果。 COMA 算法最早由 DeepMind 团队提出,论文标题为 "Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients",由 Jakob
- 摘要本文将分享笔者在项目中应用华为昇腾AI处理器的使用感受和实践经验,探讨其在智能计算和深度学习领域的突出表现,并提供具体的操作流程和应用案例分析。 关键词华为昇腾AI、深度学习、智能计算、实践分享、案例分析作为一名人工智能和机器学习工程师,我在多个项目中体验了华为昇腾AI处理器的强大计算能力。昇腾AI处理器不仅提升了深度学习模型的训练效率,还显著优化了模型的推理速度。以下是我在项目中应用... 摘要本文将分享笔者在项目中应用华为昇腾AI处理器的使用感受和实践经验,探讨其在智能计算和深度学习领域的突出表现,并提供具体的操作流程和应用案例分析。 关键词华为昇腾AI、深度学习、智能计算、实践分享、案例分析作为一名人工智能和机器学习工程师,我在多个项目中体验了华为昇腾AI处理器的强大计算能力。昇腾AI处理器不仅提升了深度学习模型的训练效率,还显著优化了模型的推理速度。以下是我在项目中应用...
- 项目背景在当今数字化时代,企业和组织积累了海量的数据,这些数据的有效利用是决策制定和策略优化的关键。Google BigQuery作为一种高效的、基于云的分析平台,可以快速处理大数据集,进行数据挖掘与统计分析。结合Python的强大数据处理能力,我们能够实现高效的数据分析流程,进行深度的数据探索和洞察。本博客将详细介绍如何利用Python与Google BigQuery进行数据分析,涵盖从数... 项目背景在当今数字化时代,企业和组织积累了海量的数据,这些数据的有效利用是决策制定和策略优化的关键。Google BigQuery作为一种高效的、基于云的分析平台,可以快速处理大数据集,进行数据挖掘与统计分析。结合Python的强大数据处理能力,我们能够实现高效的数据分析流程,进行深度的数据探索和洞察。本博客将详细介绍如何利用Python与Google BigQuery进行数据分析,涵盖从数...
- 在数据驱动的时代,机器学习至关重要,而 sklearn 作为该领域的佼佼者,提供了丰富的算法和工具。本文将引导你从安装、数据处理、核心算法、模型训练与评估,到实战案例和未来展望,全面了解和掌握 sklearn 的使用技巧,开启机器学习之旅。 在数据驱动的时代,机器学习至关重要,而 sklearn 作为该领域的佼佼者,提供了丰富的算法和工具。本文将引导你从安装、数据处理、核心算法、模型训练与评估,到实战案例和未来展望,全面了解和掌握 sklearn 的使用技巧,开启机器学习之旅。
- 在AI领域,C++因其高效性能和资源利用率,成为模型训练与部署的关键选择。然而,不同环境间的模型迁移面临硬件差异、软件依赖及数据兼容性等挑战。本文探讨了模型迁移的重要性、常见场景及应对策略,包括硬件适配、软件依赖管理和数据适配与验证,旨在帮助开发者和企业克服这些障碍,实现模型的高效迁移与应用。 在AI领域,C++因其高效性能和资源利用率,成为模型训练与部署的关键选择。然而,不同环境间的模型迁移面临硬件差异、软件依赖及数据兼容性等挑战。本文探讨了模型迁移的重要性、常见场景及应对策略,包括硬件适配、软件依赖管理和数据适配与验证,旨在帮助开发者和企业克服这些障碍,实现模型的高效迁移与应用。
- 在深度学习模型的训练过程中,如何有效地从过拟合(Overfitting)到泛化(Generalization)是提升模型性能的关键。过拟合问题通常发生在模型过于复杂、训练数据不足或者训练时间过长时,导致模型在训练集上表现很好,但在新的、未见过的数据上表现较差。相反,良好的泛化能力能够让模型在新的数据集上同样表现出色。本篇文章将深入探讨如何通过多种技巧来优化深度学习模型,从而达到更好的泛化效果... 在深度学习模型的训练过程中,如何有效地从过拟合(Overfitting)到泛化(Generalization)是提升模型性能的关键。过拟合问题通常发生在模型过于复杂、训练数据不足或者训练时间过长时,导致模型在训练集上表现很好,但在新的、未见过的数据上表现较差。相反,良好的泛化能力能够让模型在新的数据集上同样表现出色。本篇文章将深入探讨如何通过多种技巧来优化深度学习模型,从而达到更好的泛化效果...
- AI/ML入门:基础知识与常用术语全解析,超全的哟~ AI/ML入门:基础知识与常用术语全解析,超全的哟~
- 在大数据处理和科学计算中,矩阵运算是一个常见且非常重要的任务。无论是机器学习、深度学习、图像处理,还是物理模拟、金融建模等领域,矩阵运算都是核心操作。Python 的 NumPy 库,作为一个高效的数学计算库,提供了非常优化的矩阵运算功能,能够大大提升大规模矩阵计算的效率。在这篇文章中,我们将深入探讨如何利用 NumPy 高效处理大规模矩阵运算,并通过实例演示常见的矩阵运算操作。I. Num... 在大数据处理和科学计算中,矩阵运算是一个常见且非常重要的任务。无论是机器学习、深度学习、图像处理,还是物理模拟、金融建模等领域,矩阵运算都是核心操作。Python 的 NumPy 库,作为一个高效的数学计算库,提供了非常优化的矩阵运算功能,能够大大提升大规模矩阵计算的效率。在这篇文章中,我们将深入探讨如何利用 NumPy 高效处理大规模矩阵运算,并通过实例演示常见的矩阵运算操作。I. Num...
- 随着人工智能的不断进步,特别是自然语言处理(NLP)技术的迅速发展,语言模型在多个领域的应用已经取得了显著突破。近年来,以GPT(Generative Pre-trained Transformer)为代表的大型语言模型(LLMs)引领了这一领域的革命。本文将深入探讨自然语言处理技术的最新突破,分析语言模型的未来发展方向,并通过具体代码实例展示如何利用当前的技术应用于实际任务中。 1. 自然... 随着人工智能的不断进步,特别是自然语言处理(NLP)技术的迅速发展,语言模型在多个领域的应用已经取得了显著突破。近年来,以GPT(Generative Pre-trained Transformer)为代表的大型语言模型(LLMs)引领了这一领域的革命。本文将深入探讨自然语言处理技术的最新突破,分析语言模型的未来发展方向,并通过具体代码实例展示如何利用当前的技术应用于实际任务中。 1. 自然...
- 在人工智能(AI)领域,生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)已经成为一项重要的技术。尤其在数据增强(Data Augmentation)领域,GAN提供了一种创新的方式来生成多样化的训练数据,克服数据稀缺和不平衡问题。本文将探讨GAN在数据增强中的应用、优势、面临的挑战,并通过实际代码实例展示其实现过程。 什么是生成对抗网络(GAN)?生成... 在人工智能(AI)领域,生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)已经成为一项重要的技术。尤其在数据增强(Data Augmentation)领域,GAN提供了一种创新的方式来生成多样化的训练数据,克服数据稀缺和不平衡问题。本文将探讨GAN在数据增强中的应用、优势、面临的挑战,并通过实际代码实例展示其实现过程。 什么是生成对抗网络(GAN)?生成...
- 深度学习作为当前人工智能领域的核心技术之一,已在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等多个领域取得了显著进展。在训练深度神经网络时,优化策略是确保模型有效学习、加速收敛的重要手段。优化算法不仅仅依赖于基本的梯度下降方法,还需要结合不同的技巧与创新策略来提高训练效率,克服梯度消失、梯度爆炸等问题。本篇文章将从基础优化算法入手,逐步介绍优化策略的进展与前沿创新,最后结合代码实例展示如何在实际中应用... 深度学习作为当前人工智能领域的核心技术之一,已在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等多个领域取得了显著进展。在训练深度神经网络时,优化策略是确保模型有效学习、加速收敛的重要手段。优化算法不仅仅依赖于基本的梯度下降方法,还需要结合不同的技巧与创新策略来提高训练效率,克服梯度消失、梯度爆炸等问题。本篇文章将从基础优化算法入手,逐步介绍优化策略的进展与前沿创新,最后结合代码实例展示如何在实际中应用...
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