LeNet是最早的卷积神经网络之一[1]，其被提出用于识别手写数字和机器印刷字符。1998年，Yann LeCun第一次将LeNet卷积神经网络应用到图像...
内容一览： 鲍曼不动杆菌是一种常见的医院获得性革兰氏阴性病原体，通常表现出多重耐药性。利用传统方法，发现抑制此菌的新型抗生素很困...
这是新加坡国立大学在2022 aaai发布的一篇论文。WideNet是一种参数有效的框架，它的方向是更宽而不是更深。通过混合专家(MoE)代替前馈网...
levi - unet[2]是一种新的医学图像分割架构，它使用transformer 作为编码器，这使得它能够更有效地学习远程依赖关系。levi - unet[2]比...
18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希...
在图像分类任务中，图像数据的增广是一种常用的正则化方法，主要用于增加训练数据集，让数据集尽可能的多样化，使得训练的模型具有更强...
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩...
所谓生成模型，就是指可以描述成一个生成数据的模型，属于一种概率模型。维基百科上对其的定义是：在概率统计理论中, 生成模型是指能...
这时一篇2015年的论文，但是他却是最早提出在语义分割中使用弱监督和半监督的方法，SAM的火爆证明了弱监督和半监督的学习方法也可以用在...
OpenAI Gym中其实集成了很多强化学习环境，足够大家学习了，但是在做强化学习的应用中免不了要自己创建环境，比如在本项目中其实不太好...
内容一览： 基因渐渗与葡萄的驯化、遗传改良密切相关。先前研究揭示了欧洲栽培葡萄中，野生葡萄基因渐渗的基因组信号，但尚未深入研究这...
在过去的几个月里，大型语言模型(llm)获得了极大的关注，这些模型创造了令人兴奋的前景，特别是对于从事聊天机器人、个人助理和内容创作...
优势演员-评论员（advantage actor-critic，A2C）算法：一种改进的演员-评论员（actor-critic）算法。
理性这个关键字，因为它是博弈论的基础。我们可以简单地把理性称为一种理解，即每个行为人都知道所有其他行为人都和他/她一样理性，拥有...
深度Q网络（deep Q-network，DQN）：基于深度学习的Q学习算法，其结合了价值函数近似（value function approximation）与神经网络技术，...
基于Transformer模型在众多领域已取得卓越成果，包括自然语言、图像甚至是音乐。然而，Transformer架构一直以来为人所诟病的是其注意力...
当身边的人都在讨论大模型时，你有没有发现总会听到一些陌生的词汇？这个视频通过通俗易懂的例子带你轻松了解这些大模型的行业黑话，看...
经典的Transformer在处理数据时，会将文本数据按照固定长度进行截断，这个看起来比较”武断”的操作会造成上下文碎片化以及无法建模更长的...
ERINE是百度发布一个预训练模型，它通过引入三种级别的Knowledge Masking帮助模型学习语言知识，在多项任务上超越了BERT。在模型结构方...
深度学习进阶篇-预训练模型[4]：RoBERTa、SpanBERT、KBERT、ALBERT、ELECTRA算法原理模型结构应用场景区别等详解1.SpanBERT: Improving ...
