引言 本文将深入探讨深度学习领域中常用的神经网络架构，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer以及编码器-解码器架构。通过详细介绍每种架构的原理...

尽管目标检测算法在近年取得了长足的发展，例如 Faster RCNN、YOLO、SSD、RetinaNet、EfficientDet 等，这些模型通常是在 COCO 数据集上训练的，该数据集包含各种对象类别和标注，因此在一般的...

引言 生成式人工智能（Generative AI）在近年来的科技领域掀起了一股巨大的浪潮。特别是在2022年11月推出的ChatGPT问世后，其用户数量迅速突破1亿，成为历史上增长最快的产品之一。ChatGPT之所...

引言 在这篇博文中，我将向大家介绍 LoRA 技术背后的核心原理以及相应的代码实现。 LoRA 是 Low-Rank Adaptation 或 Low-Rank Adaptors 的首字母缩写词，它提供了一种高效且轻量级的方法，用于...

引言 对于许多新接触深度学习的爱好者来说，玩AutoEncoder总是很有趣的。这是因为它具有简单的处理逻辑、简易的网络架构，以及方便可视化潜在的特征空间的优点。在本文中，我将从头开始介绍一个...

01 引言 近年来，自编码器（Autoencoder）一词在许多人工智能相关的研究论文、期刊和学位论文中被频繁提及。自动编码器于1980年推出，是一种用于神经网络的无监督学习技术，可以从未被标注的训...

01 引言 OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，拥有丰富的算法资源。最近的更新中，OpenCV引入了一个易于使用的接口，用于实现基于深度学习的超分辨率（SR）方法。该接口提供了预训练的模型，可以...

引言 在机器学习和深度学习领域，梯度下降算法是一种至关重要的优化技术，用于调整模型参数以使其更适应数据。本文将深入探讨梯度下降算法的工作原理、变种以及应用中的一些挑战和解决方案。 工...

引言 Transformer 模型及其自注意力机制是深度学习领域的重要进展之一，首次在自然语言处理（NLP）任务中被成功应用。本文将深入解析 Transformer 中的自注意力机制，探讨其基本原理、设计动机...

引言 直线检测在许多领域中具有重要应用，例如创建矢量图、端点检测等。本文比较了传统算法和深度学习方法在直线检测中的应用，而不涉及具体的应用程序。 霍夫变换 使用 OpenCV 进行 Canny 边缘...

引言 本文将深入探讨批量归一化（Batch Normalization，简称BatchNorm）的定义、特性、工作原理、实现方法以及实际应用。BatchNorm是深度学习领域中一个重要的技术，对于神经网络的训练和性能具...

引言 在卷积神经网络（CNN）中，激活函数是至关重要的组成部分之一。它们负责在神经网络的每一层中引入非线性特性，从而使得网络可以学习和表示复杂的数据模式。本文将深入探讨几种常见的激活函...

当我们进入机器学习或深度学习模型的训练阶段时，常常会遭遇欠拟合和过拟合的问题。而其中，过拟合问题往往是最令人头疼的挑战之一。 欠拟合与过拟合的例子 我们先来理解一下这两个概念。欠拟合...

引言 艺术往往超越了人类的存在。回顾整个人类的历史进程，我们可以发现艺术的重要性。传奇画家毕加索曾经说过：“It took me four years to paint like Raphael, but a lifetime to paint like...