普兰店网站建设,wordpress类开源网站,邢台网络运营中心电话,建立自己的网站用花钱吗近年来#xff0c;伴随着以卷积神经网络#xff08;CNN#xff09;为代表的深度学习的快速发展#xff0c;人工智能迈入了第三次发展浪潮#xff0c;AI技术在各个领域中的应用越来越广泛
本文重点为#xff1a;注意力机制、Transformer模型#xff08;BERT、GPT-1/2/3/…近年来伴随着以卷积神经网络CNN为代表的深度学习的快速发展人工智能迈入了第三次发展浪潮AI技术在各个领域中的应用越来越广泛
本文重点为注意力机制、Transformer模型BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、Swin Transformer等、生成式模型变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型Diffusion Model等、目标检测算法R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SDD等、图神经网络GCN、GAT、GIN等、强化学习Q-Learning、DQN等、深度学习模型可解释性与可视化方法CAM、Grad-CAM、LIME、t-SNE等的基本原理及Python代码实现方法
注意力Attention机制详解
注意力机制Attention Mechanism源于对人类视觉的研究。在认知科学中由于信息处理的瓶颈人类会选择性地关注所有信息的一部分同时忽略其他可见的信息。上述机制通常被称为注意力机制
1、注意力机制的背景和动机为什么需要注意力机制注意力机制的起源和发展。
2、注意力机制的基本原理用机器翻译任务带你了解Attention机制、如何计算注意力权重
3、注意力机制的一些变体硬性注意力机制、软性注意力机制、键值对注意力机制、多头注意力机制、多头注意力机制、……。
4、注意力机制的可解释性如何使用注意力机制进行模型解释注意力机制的可视化技术
5、案例演示 6、实操练习
Transformer模型详解
相比 RNN 网络结构其最大的优点是可以并行计算
1、Transformer模型拓扑结构
2、Transformer模型工作原理为什么Transformer模型需要位置信息位置编码的计算方法Transformer模型的损失函数
3、自然语言处理NLP领域的Transformer模型BERT、GPT-1 / GPT-2 / GPT-3 / GPT-3.5 / GPT-4模型的总体架构、输入和输出形式、预训练目标、预训练数据的选择和处理、词嵌入方法、GPT系列模型的改进与演化、……。
4、计算视觉CV领域的Transformer模型DETR / ViT / Swin TransformerDERT基于Transformer的检测头设计、双向匹配损失ViT图像如何被分割为固定大小的patches如何将图像patches线性嵌入到向量中Transformer在处理图像上的作用Swin窗口化自注意力机制、层次化的Transformer结构、如何利用位移窗口实现长范围的依赖
5、案例演示 6、实操练习
生成式模型详解
在机器学习中生成模型可以用来直接对数据建模例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样也可以用来建立变量间的条件概率分布。条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯定理形成。
1、变分自编码器VAE自编码器的基本结构与工作原理、变分推断的基本概念及其与传统贝叶斯推断的区别、VAE的编码器和解码器结构及工作原理。
2、生成式对抗网络GANGAN提出的背景和动机、GAN的拓扑结构和工作原理、生成器与判别器的角色、GAN的目标函数。
3、扩散模型Diffusion Model扩散模型的核心概念如何使用随机过程模拟数据生成扩散模型的工作原理。
4、跨模态图像生成DALL.E什么是跨模态学习DALL.E模型的基本架构、模型训练过程。
5、案例演示 6、实操练习
目标检测算法详解
1. 目标检测任务与图像分类识别任务的区别与联系。
2. 两阶段Two-stage目标检测算法R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNNRCNN的工作原理、Fast R-CNN和Faster R-CNN的改进之处 。
3. 一阶段One-stage目标检测算法YOLO模型、SDD模型拓扑结构及工作原理。
4. 案例演示 5、实操练习
图神经网络详解
图神经网络Graph Neural NetworkGNN是指使用神经网络来学习图结构数据提取和发掘图结构数据中的特征和模式满足聚类、分类、预测、分割、生成等图学习任务需求的算法总称
1. 图神经网络的背景和基础知识什么是图神经网络图神经网络的发展历程为什么需要图神经网络
2. 图的基本概念和表示图的基本组成节点、边、属性图的表示方法邻接矩阵图的类型无向图、有向图、加权图。
3. 图神经网络的工作原理节点嵌入和特征传播、聚合邻居信息的方法、图神经网络的层次结构。
4. 图卷积网络GCN的工作原理。
5. 图神经网络的变种和扩展图注意力网络GAT、图同构网络GIN、图自编码器、图生成网络。
6、案例演示 7、实操练习
强化学习详解
1、强化学习的基本概念和背景什么是强化学习强化学习与其他机器学习方法的区别强化学习的应用领域有哪些
2、Q-Learning马尔可夫决策过程、Q-Learning的核心概念、什么是Q函数Q-Learning的基本更新规则。
3、深度Q网络DQN为什么传统Q-Learning在高维或连续的状态空间中不再适用如何使用神经网络代替Q表来估计Q值目标网络的作用及如何提高DQN的稳定性
4、案例演示 5、实操练习
深度学习模型可解释性与可视化方法详解
1、什么是模型可解释性为什么需要对深度学习模型进行解释
2、可视化方法有哪些特征图可视化、卷积核可视化、类别激活可视化等
3、类激活映射CAMClass Activation Mapping、梯度类激活映射GRAD-CAM、局部可解释模型-敏感LIMELocal Interpretable Model-agnostic Explanation、等方法原理讲解。
4、t-SNE的基本概念及使用t-SNE可视化深度学习模型的高维特征。
5、案例演示 6、实操练习
