所有文章
> 当前分类:AI驱动
深度神经网络+聚类的概述
2024/12/24
聚类分析在机器学习和数据挖掘中非常重要。深度聚类利用深度神经网络学习适用于聚类的表示，已广泛应用于各种聚类任务。然而，现有研究主要集中在单视图领域和网络架构上，忽略了聚类的复杂应用场景。为解决这一问题，本文从数据源的角度对深度聚类进行了全面...
图大模型的前沿综述
【AI驱动】
大模型是人工智能（尤其是机器学习）领域最具划时代意义的新突破之一。然而，相较于自然语言处理和计算机视觉等领域，大模型在图领域尚未达到相同的成功水平。 为了推广大模型在图领域的应用，清华大学朱文武教授团队首次提出了图大模型（Large ...
2024/12/24
一文详解RNN及股票预测实战(Python)！
【AI驱动】
循环神经网络（RNN）是基于序列数据（如语言、语音、时间序列）的递归性质而设计的，是一种反馈类型的神经网络，其结构包含环和自重复，因此被称为“循环”。它专门用于处理序列数据，如逐字生成文本或预测时间序列数据(例如股票价格)。 ...
2024/12/24
深度学习在股市的应用概述
【AI驱动】
1 股市预测任务 股市预测任务围绕股票市场预测的过程展开的，包括股票走势预测、股票价格预测、投资组合管理、交易策略。 1.1 股价预测 根据时间序列数据预测股票价格，以揭示未来市场价值，并实现投资收益最大化。在预测...
2024/12/24
贝叶斯深度学习的综述
【AI驱动】
本篇文章主要概括了关于贝叶斯深度学习的综述：A Survey on Bayesian Deep Learning。内容包括贝叶斯深度学习的基本介绍以及其在推荐系统，话题模型，控制等领域的应用。 一个综合的人工智能系统应该不止能“感知”...
2024/12/24
一文概览NLP算法(Python)
【AI驱动】
一、自然语言处理（NLP）简介 NLP，自然语言处理就是用计算机来分析和生成自然语言（文本、语音），目的是让人类可以用自然语言形式跟计算机系统进行人机交互，从而更便捷、有效地进行信息管理。 NLP是人工智能领域历史较为悠久的...
2024/12/24
一文搞定深度学习建模预测全流程(Python)
【AI驱动】
本文详细地梳理及实现了深度学习模型构建及预测的全流程，代码示例基于python及神经网络库keras，通过设计一个深度神经网络模型做波士顿房价预测。主要依赖的Python库有：keras、scikit-learn、pandas、tensor...
2024/12/24
一文弄懂CNN及图像识别(Python)
【AI驱动】
一、卷积神经网络简介 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算的前馈神经网络，是基于图像任务的平移不变性（图像识别的对象在不同位置有相同的含义）设计的，擅长应用于图像处理等...
2024/12/24
终于有人总结了图神经网络
【AI驱动】
近年来，深度学习领域关于图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）的研究热情日益高涨，图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点。GNN处理非结构化数据时的出色能力使其在网络数据分析、推荐系统、物理建模、自然语言处理...
2024/12/24
一文概览神经网络模型
【AI驱动】
一、神经网络类别 一般的，神经网络模型基本结构按信息输入是否反馈，可以分为两种：前馈神经网络和反馈神经网络。 1.1 前馈神经网络 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）中，信息从输入层开始输...
2024/12/24
神经网络可视化工具，超全汇总！
【AI驱动】
本文汇总了全网最为全面的26款神经网络可视化工具，可以帮助大家了解神经网络的结构组成、工作原理和性能表现，从而更好地进行模型调整和优化。也可以画出酷炫的模型图方便模型的展示。具体如下： 1. Net2Vis Net2Vis：是一...
2024/12/24
深度学习知识蒸馏的研究综述
【AI驱动】
简介 常用的模型压缩方法有4种：知识蒸馏（Knowledge Distillation，KD）、 轻量化模型架构、 剪枝（Pruning）、 量化（Quantization）。 知识蒸馏是一种在深度学习中用于模型压缩和知...
2024/12/24
多模态深度学习：用深度学习的方式融合各种信息
【AI驱动】
多模态数据 我们对世界的体验是多模态的 —— 我们看到物体，听到声音，感觉到质地，闻到气味，尝到味道。模态是指某件事发生或经历的方式，当一个研究问题包含多个模态时，它就具有多模态的特征。为了让人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展，...
2024/12/24
图神经网络性能提升方法综述
【AI驱动】
1 概述 图神经网络（GNN）是深度学习领域的一个重要模型，已广泛应用于推荐系统、计算机视觉、自然语言处理、分子分析、数据挖掘和异常检测等现实场景。GNN在从图形数据中学习方面表现出优越的能力，其变体已被广泛应用。 GN...
2024/12/24
小样本目标检测研究综述
【AI驱动】
1 小样本目标检测概述 小样本目标检测(Few-shot Object Detection, FSOD)旨在通过少量标注样本实现对图像中目标的分类和定位。从概念上来讲，小样本目标检测是指在带有大量注释信息的基类数据集上训练得到基类检测...
2024/12/24
深度学习时间序列的综述
【AI驱动】
摘要：时间序列一般是指对某种事物发展变化过程进行观测并按照一定频率采集得出的一组随机变量。时间序列预测的任务就是从众多数据中挖掘出其蕴含的核心规律并且依据已知的因素对未来的数据做出准确的估计。由于大量物联网数据采集设备的接入、多维数据的爆炸...
2024/12/24
搜索文章
热门话题
