# 背景介绍时光飞逝,不知不觉 2023 年,这一年是与 AI 相伴的一年,随着对 AI 的深入了解,才明白原来 AI 已经深入在我们在生活的方方面面,其中机器学习和深度学习更是在科研任务中展现了不同的作用,使得我们可以用他们来解决科研中遇到的难题,以此来推动社会的各个方面的进步。# 方法## 卷积神经网络### 1.卷积层卷积层是神经网络中独特的网络机制,卷积目的是对图像进行特征提取,具有局部感知机制和权值共享的两个特性,因...
在深度学习方面取得了快速进展。 最近提出的基于AI的LayoutLMv3模型非常成功,LayoutLMv3 是文档 AI 中第一个多模态模型,不依赖于预训练的卷积神经网络来提取视觉特征,这样节省了参数并消除了区域注释。LayoutLMv3模型通过统一的离散标记重建目标 减轻了文本和图像多模态表示学习之间的差异。我们进一步提出了单词补丁对齐目标,以促进跨模式对齐学习。LayoutLMv3 是一个通用模型,适用于以文本为中心和以图像为中心的文档AI任务...
深度神经网络(Deep Neural Networks,DNNs)0. 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)0. 循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)0. Transformer 架构0. 预训练与微调(Pretraining and Fine-tuning)0. 分布式训练(Distributed Training)和混合精度训练(Mixed Precision Training)以上是一些大模型所会采用的部分技术列举。通过这些高级技术和策略...
# 前言 癫痫检测是一个重要的医学问题,由于脑电数据采集困难和发作样本不足等问题,传统的癫痫检测方法准确性和可靠性受到了严重限制。为了解决这些问题,我们提出了一种基于图卷积神经网络的癫痫检测模型,该模型可以有效地提高癫痫检测的准确性和灵敏度。该模型采用了图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)作为其核心框架,GCN 能够有效地捕捉节点之间的关系,并从图中学习节点特征。但是,传统的 GCN 模型在处理这个问...
PyTorch 等深度学习框架,构建基于卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长长短期记忆网络(LSTM)等模型,实现对用户行为和商品属性之间关系的建模,并进行训练和测试。- 数据服务:通过 Kafka、Flume 等消息队列系统,将推荐结果以及其他相关信息以实时或批量形式发布到不同层级和粒度的服务中心,并提供统一且灵活的 API 接口给前端应用。- 数据应用:通过 Echarts、D3.js 等可视化库,将推荐结果以及其他相关信息以图表或地图等...
深度学习模型的方法[3],该方法与其他方法的区别在于我们使用卷积神经网络预测人类意见得分的分布,同时该方法在架构方面远比其他方案简单得多。# 一、模型结构![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/80adf9474e994f2c9187c63e3e8c8e22~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407621&x-signature=mTrx01LgsQ2ldgEDltng12vV860%3D)卷积神经网络(CNN)通常包含...
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 就在于底层卷积神经网络主要提取边缘、轮廓、颜色等底层重要的视觉特征,因此PAN它自底向上的增强就可以让顶层特征图也能充分共享到网络底层特征,提升大目标的检测效果。Head检测头用于回归输出预测框的位置和类别...
基于有标记数据的监督学习是研究的重点,例如随着深度学习蓬勃发展而产生的的神经网络架构:前馈神经网络(FNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。但由于人工标注数据量比较少以及对没有标签的数据进行人工标注的成本比较高,所以如何更加科学的利用**大量未标记数据**以及**标记数据**则成为了新一波研究的热潮。前者则孕育出了预训练模型、提示学习(Prompt Learning)等细分领域,而后者则孕育出了数据增强等细分领域。 ...
虽然PC用户主要通过网络端访问互联网内容和服务,但是许多移动应用也会嵌入Web页面,但由于浏览器的内存和存储配额是有限,这让在Web上运行AI应用变得更加比较困难。在2015年的时候,就有一个名为`ConvNetJS`的库出现,它能在浏览器中使用卷积神经网络进行分类和回归任务。尽管该库现在已经停止维护,但在2018年,出现了许多JS的机器学习和深度学习框架,如`Tenforflow.js`、`synaptic`、`Brain.js`、`WebDNN`等等。由于浏览器的计算...
我们课下也经常一起学习探讨,共同进步。下面大致总结项目中的一些知识。 我们的设计思路是,第一步先进行数据收集和与处理工作。 影像识别一般就包括一些医学影像,比如X射线,MRI等等影像数据,这些数据很好获得,我们小组是去学校附近的医院进行沟通,获得了一些废弃的影像数据等,或者从网络拉去也可,方式多样。收集数据后进行数据的标注,比如疾病部位或是异常情况,作为深度学习算法的训练标签。之后就是预处理工作,这里设计的...
特别是深度学习和AIGC技术的出现,为智能教学领域带来了新的机遇和挑战,通过与AI领域深度学习技术的结合,完成了一个智能教学助手项目。本文我将深入探讨如何应用深度学习与AIGC技术来促进智能教学生成项目,期待能为在学习本领域的伙伴提供帮助,也能为未来的教育事业发展提供参考。# 一、深度学习在智能教学中的应用深度学习作为机器学习的一个分支,能够模拟人脑神经网络的工作原理,实现对复杂数据的自动特征提取和分类。在智能...
现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进一步研究。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/6d1fd6a54f3b4a5eb6aa88a652eb6ffc~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407647&x-signature=aUxNTBuaWFv%2BylzY3mTcThoUr9w%3D)# 项目分享下面我给大家分享一个基于预训练模型的命名实体识...
目前学术界的方式都是用深度学习卷积神经网络去训练超分模型,不可避免地,这是一个计算量非常大的操作,计算量大会限制超分的分辨率和运行设备,比如限制在比较低的[分辨率](https://xie.infoq.cn/article/1161506f1e55b2e399f5130f2 "xxx"),或者一些超分模型只能限制在一些高端机上使用,低端机上跑不动。 其次是所有类似的后处理技术都会面临的一个问题:如何衡量超分做得好不好?线上打开超分后,我们非常需要知道,超分到底让画...