机器学习

人工智能

算法的概念

人工神经网络

学术论文

自然语言处理NLP

深度学习

图像处理

Python实现算法

元宇宙

计算机视觉

Transformer

深度学习是使用人工神经网络对大量数据执行复杂的计算，它是一种基于人脑结构和功能的机器学习。而深度学习算法几乎可以处理任何类型的数据，只需要大量的计算和信息就能解决复杂的问题。
主流的深度学习算法：卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)、递归神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)、径向基函数网络(RBFN)、多层感知器(MLP)、自组织图(SOM)、深度信念网络(DBN)、受限玻尔兹曼机(RBM)、自动编码器。

在数字化转型的时代洪流中，每一项技术的跃进都是对未来的深刻探索与描绘。近日，网易伏羲作为国内人工智能领域的领军者，受邀参与《云上的中国3：剧变中的AI时代》纪录片访谈，凭借其在人工智能领域的卓越成就和创新实践，成为展示中国AI创新力量的重要代表之一。

云启未来，智绘中国，网易伏羲亮相《云上的中国3：剧变中的AI时代》

残差神经网络（ResNet）是由微软研究院的何凯明人提出的一种深度神经网络架构，通过使用残差块来解决深层网络的缺口等问题。在残差块中，通过引入跳跃连接，能够使网络学习残差，从而更轻松地训练出非常深的神经网络。

使用Python中的合成数据集理解并实现残差神经网络

RMSprop是一种常用的优化器，用于在深度学习中更新神经网络的权重。它是由Geoffrey Hinton等人在2012年提出的，是Adam优化器的前身。RMSprop优化器可以有效地解决SGD梯度下降算法中遇到的一些问题，例如梯度消失、梯度爆炸等问题。

RMSprop优化器

MSE损失函数是机器学习和深度学习中常用的一种损失函数，适用于回归问题中。它具有易于计算和优化、可处理噪声数据、提供模型的可解释性等优点，但也存在对异常值敏感、梯度消失问题等缺点。在使用MSE损失函数训练模型时，需要选择适当的模型结构、数据集、优化器等，并根据实际情况对异常值进行处理。

MSE损失函数

Conformer是一种基于自注意力机制的序列模型，它在语音识别、语言建模、机器翻译等任务中取得了优异的性能。Conformer模型的设计灵感来自Transformer模型，但在一些方面进行了改进，使得它更加适用于序列建模任务。本文将详细介绍Conformer模型的结构和特点。

Conformer模型的结构和特点

深度聚类是一种利用深度学习方法进行聚类分析。它结合了深度学习模型和聚类算法，可以自动地从数据中学习特征并将数据分组成具有相似特征的类别。相比传统的聚类算法，深度聚类可以处理高维度、非线性和复杂的数据，具有更好的表现力和精度。

深度聚类及算法综述

embedding层是深度学习中非常重要的一种神经网络层，可以将离散的特征映射到低维连续空间中，以便于神经网络模型对其进行学习。在NLP和其他领域中，embedding层已经成为了很多应用的核心技术，为实现更加准确和智能的数据处理和分析提供了强有力的支持。

深度学习中的embedding层

嵌入是深度学习中非常重要的技术之一，它可以将高维度的输入数据映射到低维度向量空间中，从而提高模型的效率和准确性。嵌入的实现涉及到嵌入矩阵初始化和嵌入查找，以及词汇表大小和嵌入维度等参数的选择。在训练嵌入层时，需要考虑一些技巧，以避免过拟合或训练不稳定。嵌入在自然语言处理、图像处理、推荐系统等领域都有广泛的应用，可以帮助解决各种实际问题。

大模型中embedding如何实现？

CycleGAN是一种基于深度学习的图像转换模型，它可以将一种类型的图像转换成另一种类型的图像，例如将马的图像转换成斑马的图像，将夏季景色的图像转换成冬季景色的图像等等。这种图像转换技术具有广泛的应用前景，例如在计算机视觉、虚拟现实、游戏开发、图像增强等领域。

CycleGAN（基于深度学习的图像转换模型）

Attention模型是深度学习中的一种重要模型，它能够帮助模型处理序列数据，从而在机器翻译、语音识别、图像处理等领域中取得了很好的效果。本文将详细介绍Attention模型的原理、应用和发展。

Attention模型详解

词性标注是自然语言处理中的重要任务，它可以帮助计算机更好地理解自然语言文本。现在，AI已经可以通过大规模的深度学习模型来实现高质量的词性标注，其中基于神经网络的方法已经成为主流。通过训练深度学习模型，可以自动化地完成词性标注，并实现高效、准确的词性标注。

深度学习在词性标注中的应用及方法

ImageNet预训练模型迁移到其他数据集的应用需要考虑特征表示的适应性和模型的微调，具体实现步骤包括数据集的准备、模型的选择、特征表示的适应性检查、模型的微调、模型的评估和模型的应用。在实际应用中，需要根据具体情况进行调整和优化，以得到最好的效果。

ImageNet预训练模型的迁移应用

AI上色是一种利用深度学习技术将黑白图像自动转换为彩色图像的方法。这种技术已经广泛应用于图像处理、数字艺术、电影制作等领域。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现AI上色。

AI上色怎么实现（使用python实现AI上色）

图像超分辨率重建是指将低分辨率图像恢复为高分辨率图像的过程。其常用于医学影像、安防监控等领域。实现图像超分辨率重建的算法主要包括插值法、基于模型的方法和基于深度学习的方法。

图像超分辨率重建

贝叶斯深度学习是一种结合了贝叶斯统计和深度学习技术的方法，旨在解决深度学习中存在的一些问题，如过拟合、参数不确定性、数据不足等。本文将详细介绍贝叶斯深度学习的原理、应用和算法。

贝叶斯深度学习介绍

人类活动识别是一种通过分析传感器数据来识别人类活动的技术。它的工作原理基于机器学习算法，通常使用监督学习方法。常用的方法包括基于传感器数据的特定算法和深度学习算法。人类活动识别可以应用于各种场景，例如健康监测、运动跟踪和生活质量提升等。

人类活动识别

深度学习在计算机视觉领域中取得了巨大的成功，其中一个重要的进展是使用深度卷积神经网络（CNN）进行图像分类任务。尽管深度CNN在处理图像分类任务上取得了显著的进展，但它们通常需要大量的标记数据和计算资源。因此，研究人员开始探索如何使用浅层特征和深层特征融合来提高图像分类的性能，以减少计算资源和标记数据的需求。

浅层特征与深层特征融合应用（附示例）

浅层特征提取器在深度学习中扮演着重要的角色。通过卷积和池化操作，浅层特征提取器可以提取输入数据的局部特征，从而将输入数据映射到高维特征空间中。这些高维特征可以更好地表示输入数据的特征，从而提高后续模型层的分类、回归等任务的准确性。同时，浅层特征提取器还可以作为迁移学习中的特征提取器，加速模型的训练速度和提高模型的准确性。

浅层特征提取器是什么（浅层特征提取器的原理和作用）

RBF模型是一种简单而有效的深度学习模型，它在处理非线性问题方面表现出色，并且具有较好的可解释性和预测速度。然而，RBF模型的训练过程比较复杂，需要进行中心选择和参数确定两个阶段，同时对于高维数据的处理效果可能不太好，因此在实际应用中需要根据具体问题选择合适的模型。

Rbf是什么深度模型？

残差模块在深度学习中是一种常用的技巧，它旨在解决神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，以及提高模型的精度和稳定性。其中，残差模块的核心是残差连接，即将输入数据与输出数据相加，从而构成一个跨层连接，使得模型更容易学习到残差信息。而残差模块下的误差指的是残差连接处的误差。

残差模块下的误差是指什么？

残差模块在深度学习中被广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等任务中。残差模块的主要作用是学习局部特征，而卷积层是残差模块中最重要的组成部分之一。在残差模块中，卷积输出通常被认为是局部特征的表示。

残差模块下的卷积输出是不是局部特征？

分段任意模型（Segmentation and Masking Model，SAM）是一种用于图像分割的深度学习模型，由微软亚洲研究院提出，其主要目的是解决图像分割中的两个问题：任意形状的分割和分割后的准确性。

分段任意模型（SAM）

计算机视觉深度估计是一项复杂的任务，需要综合运用多种计算机视觉技术，如特征提取、图像匹配、深度学习等。不同的深度估计方法和计算公式适用于不同的场景和任务，我们需要根据具体情况选择合适的方法来进行深度估计，以获得准确的深度信息。

计算机视觉深度估计方法与计算原理详解

语言模型的零样本泛化是指模型在未曾见过的任务或领域上的能力，即在没有接受相关训练数据的情况下，能够生成准确、连贯和有意义的输出。这种能力对于语言模型的发展至关重要，因为它使模型能够适应新的场景和任务，而无需重新训练或获取大量的标注数据。

语言模型零样本泛化

计算机视觉深度学习的目标检测是一项重要的任务，它在很多领域都有着广泛的应用。目标检测的实现步骤包括数据准备、模型构建、模型训练和模型测试等。其中，模型构建是目标检测的核心步骤，选择合适的模型架构和设计损失函数对模型的准确性和鲁棒性至关重要。在模型训练和测试过程中，需要进行数据增强和评价指标计算等，以提高模型的性能。

计算机视觉深度学习的目标检测

循环神经网络是一种在序列数据上表现出色的深度学习算法，它能够自然而然地处理时序数据、文本、语音等连续的信号。在许多应用中，可视化循环神经网络是一种重要的手段，可以帮助我们更好地理解和调试模型。接下来，将介绍如何设计和可视化循环神经网络，包括其基本原理和步骤，并通过一个简单的例子进行说明。

如何可视化循环神经网络？

适用于超小数据集的文本分类方法主要包括传统机器学习方法和深度学习方法。在小数据集上，深度学习方法的表现常常不如传统机器学习方法。因为深度学习方法需要大量的数据才能够训练出好的模型，而传统机器学习方法则更适合处理小数据集。下面将分别介绍传统机器学习方法和深度学习方法。

适用于超小数据集的文本分类有哪些方法?

DQN是一种非常强大的深度强化学习算法，可以在离散动作空间中学习到复杂的策略，并具有良好的稳定性和收敛速度。它已经被广泛应用于各种领域，如游戏、机器人控制、自然语言处理等，为人工智能的发展做出了重要贡献。

什么是深度Q网络

命名实体识别算法（NER）是一种自然语言处理技术，用于从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、组织机构、地名、时间、日期等。命名实体识别算法旨在自动化地识别文本中的实体，以便进行更高级的文本分析和信息提取。


命名实体识别的方法和应用

深度信念网络是一种基于无向图的深度神经网络，它的主要应用是在生成模型中。生成模型通常用于生成与训练数据集相似的新数据样本，因此深度信念网络也可以用来生成数据。

深度信念网络怎么生成数据？

在深度学习中，常常会遇到类别不平衡的问题。类别不平衡是指训练数据中各个类别的样本数量不均衡，某些类别的样本数量远远多于其他类别。例如，在图像分类问题中，对于一个二分类任务，如果正样本只占总样本数的5%，而负样本占总样本数的95%，那么这个问题就是一个类别不平衡的问题。

什么是类别不平衡？深度学习中类别不平衡的处理方法

马尔可夫过程是一种随机过程，其中未来状态的概率仅仅取决于当前状态，而不受过去状态的影响。这种过程在很多领域都有着广泛的应用，包括金融、天气预报、自然语言处理等。在神经网络中，马尔可夫过程被用作一种建模技术，以帮助人们更好地理解和预测复杂系统的行为。


马尔可夫过程在神经网络中的应用

情绪检测是指通过分析文本、语音或图像等数据来识别人的情绪状态，通常包括愉悦、愤怒、悲伤、惊讶等。在人工智能领域，机器学习技术可以应用于情绪检测，从而实现自动化的情绪分析。情绪检测的机器学习方法可以分为有监督学习、无监督学习和深度学习。其中，有监督学习是最常用的方法，它需要标注好的情感数据集合作为训练数据，从中学习情感分类器。下面分别介绍这些方法的特点和应用。

如何使用机器学习进行情绪检测？

语义搜索嵌入模型是一种基于深度学习技术的自然语言处理模型，可以将文本数据转换为向量表示，以便于计算机能够理解和比较文本之间的语义相似性。它已经在文本分类、信息检索、推荐系统等领域得到了广泛的应用。

语义搜索嵌入模型

情感分类是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，其目的是自动分析文本中的情感，例如积极、消极或中性等。情感分类在许多领域都有应用，例如社交媒体情感分析、市场调查、政治舆情监测等。然而，情感分类任务面临许多挑战，例如语言的多义性、歧义性、语言变体、语言风格和情感表达的复杂性等。因此，提高情感分类的准确性和可靠性是一个重要的研究课题。本文将介绍一些提高情感分类准确性和可靠性的方法。

提高情感分类的准确性和可靠性的方法

残差网络通过引入跨层连接和恒等映射的概念，解决了深度神经网络中的梯度消失问题。这种解决方案不仅有效地提高了网络的性能和稳定性，而且在实际应用中也取得了很好的效果，成为了深度学习领域中非常重要的模型架构之一。

残差网络为什么可以解决梯度消失问题？

卷积神经网络是一种深度学习神经网络，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在CNN中，卷积层是最重要的一层，它通过卷积操作提取图像特征。轮询和填充是卷积层中常用的技术，它们能够改善卷积层的性能和稳定性。

卷积神经网络中的轮询和填充

图注意力网络（GAT）是一种用于处理图形数据的深度学习模型，它通过自适应地对节点进行加权来捕获节点之间的关系，从而在图形数据上实现高效的表示学习。GAT的核心思想是引入注意力机制，通过计算节点之间的注意力系数来加权节点特征，从而获得更准确的节点表示。与传统的图卷积神经网络相比，GAT在精确捕捉节点之间关系方面具有更好的性能，已经被广泛应用于图形数据处理领域。

图注意力网络GAT

构建一个基于TensorFlow和Keras的深度学习模型，用于图像分类任务。在这个示例中，我们将使用CIFAR-10数据集，它包含10个不同的类别，每个类别有6000张32x32彩色图像。

使用TensorFlow和Keras构建深度学习模型

dropout是一种非常有效的正则化方法，可以帮助减少过拟合的风险。通过在训练期间随机删除神经元，dropout可以强制模型学习更加鲁棒的特征，并防止神经元之间的共适应。在实践中，使用dropout的方法非常简单，只需要在每个隐藏层之后添加一个dropout层，并指定一个保留概率即可。

利用dropout层实现多层感知器的有效正则化

策略梯度强化学习是一种强大的优化方法，可以用于AB测试中的页面优化。通过设计适当的状态表示和奖励函数，并使用模拟仿真和策略限制等技术手段，可以使得策略梯度强化学习更加稳健和实用，从而最大化业务目标，提升用户体验。

如何使用策略梯度强化学习进行AB优化？

借助BERT，我们可以更好地识别文本中的情感。在BERT中，我们可以将每个文本片段表示为向量，这些向量可以表示文本的语义信息。这些向量可以输入到分类模型中，以确定文本中的情感类别。BERT可以通过在大型语料库上进行预训练来学习语言模型，然后可以通过微调模型来适应特定的情感分析任务。

如何在Python中使用BERT进行情感分析？

手势识别是计算机视觉领域的一个重要研究领域。它的目的是通过解析视频流或图像序列中的人手部动作来确定手势的含义。手势识别具有广泛的应用，例如手势控制的智能家居，虚拟现实和游戏，安防监控等领域。本文将介绍手势识别模型使用的算法和原理，并使用Python创建一个简单的手势识别训练模型。

手势识别模型使用的算法和原理（Python创建简单的手势识别训练模型）

深度学习模型非常适合函数逼近问题，因为它们能够学习输入和输出数据之间复杂的非线性关系。基本思想是在输入-输出数据对上训练神经网络模型，并使用学习到的模型预测新输入值的输出。

深度学习的函数逼近（附代码示例）

深度交叉网络是一种用于搜索排名等任务的有效深度学习模型。它可以通过学习特征之间的交互来提高模型性能，避免特征之间的冗余和过拟合，并且可以处理大规模的高维特征空间。在训练过程中可以使用正则化和批量归一化等技术来提高模型的性能和稳定性。

使用深度交叉网络对搜索结果进行排名

扩散生成模型（DGM）是一种用于生成数据的深度学习模型。它基于扩散过程的物理原理，将数据看作是由一个初始状态通过一系列扩散步骤逐渐演化而来的过程。DGM中的离散和连续可以分别描述生成数据的分布类型。

扩散生成模型的离散和连续的区别

策略梯度算法是一种重要的强化学习算法，它的主要思想是通过直接优化策略函数来实现最优策略的搜索。相比于价值函数的间接优化方法，策略梯度算法具有更好的收敛性和稳定性，能够处理连续动作空间问题，因此得到了广泛的应用。

强化学习之策略梯度算法

记忆增强神经网络（Memory-Augmented Neural Networks，简称MANNs）是一类结合了神经网络和外部记忆存储器的深度学习模型。相比于仅依靠神经网络内部参数进行计算的传统神经网络，MANNs能够在外部存储器中存储和读取数据，并可由此实现更加复杂的计算和推理任务，具有更好的记忆能力和泛化能力。

元学习之记忆增强神经网络解析(MANNs)

元学习（Meta-learning）是指学习如何学习，即通过学习大量的任务并从这些任务中提取共同的特征，进而能够快速适应新任务的能力。而与模型无关的元学习（Model-Agnostic Meta-Learning，MAML）是一种在没有先验知识的情况下，可以在多个任务上进行元学习的算法。

元学习算法之与模型无关的元学习(MAML)

Transformer位置编码是一种重要的技术，可以帮助模型捕捉序列中单词之间的位置信息，从而提高模型的表现。虽然传统的位置编码在许多任务中表现良好，但是还有一些改进方法可以使用。这些改进方法可以根据任务和数据集的需求进行选择和组合，从而提高模型的性能。

Transformer位置编码介绍 Transformer位置编码如何改进

CNN和Transformer是两种不同的深度学习模型，它们在不同的任务上都表现出了出色的表现。然而，通过将它们结合起来，可以实现更好的性能。一些方法包括使用自注意力、位置编码、多尺度处理、基于注意力的池化、混合模型和自适应计算等技术。这些技术可以使CNN现代化，以匹配Transformer在序列建模方面的表现，并提高CNN在计算机视觉任务中的性能。

CNN与Transformer结合提高模型性能的方法

深度学习中的认知不确定性是一个重要的问题，它会影响模型的预测能力和应用场景。

了解并解决深度学习中的认知不确定性

Sigmoid激活函数是一种常用的非线性函数，用于在神经网络中添加非线性特征。它把输入值映射到一个介于0和1之间的范围内，因此常被用于二元分类任务。虽然sigmoid函数有一些优点，但也有一些缺点，这些缺点可能会导致网络性能的降低。

在深度学习网络中使用sigmoid激活函数有什么缺点？

潜在空间嵌入是一种非常有用的技术，可以将高维数据映射到低维空间中，从而降低数据的复杂性，同时保留数据的重要特征。潜在空间嵌入被广泛应用于图像生成、图像压缩、自动编码器、文本生成、特征提取等领域，是机器学习和深度学习领域中的重要技术之一。

潜在空间嵌入概念及应用实例介绍 

神经风格迁移是一种基于深度学习的图像处理技术，可以将一张图像的风格应用到另一张图像上，生成一张新的图像。

神经风格迁移(NST)

基于深度学习的关键词提取方法是一种通过深度学习技术自动化地从文本中提取关键词的方法。其主要思路是利用深度学习模型对大量文本进行训练，从而学习出文本中的重要特征和关键信息，进而实现关键词提取。

基于深度学习的关键词提取方法概述

深度学习模型自定义扩散指在图像、文本、语音等领域中，利用随机游走等方法将信息从一个点扩散到整个图像、文本、语音等领域中，从而实现对整体信息的建模和预测。

深度学习模型自定义扩散原理和步骤

深度学习和特征工程都是机器学习中的重要概念，但它们的目的和方法不同。它们可以结合使用，以获得更好的机器学习结果。

深度学习需要做特征工程吗？

层归一化是一种简单而有效的归一化技术，可以帮助神经网络更好地学习特征。

深度学习中的层归一化

大型语言模型(LLM)是使用深度学习算法处理和理解自然语言的基础机器学习模型。可以执行多种类型的语言任务，例如翻译语言、分析情绪、聊天机器人对话等。他们可以理解复杂的文本数据，识别实体和它们之间的关系，并生成连贯且语法准确的新文本。

大型语言模型(LLM)

Transformer和CNN都是深度学习中常用的神经网络模型，但它们的设计思想和应用场景有所不同，且在不同的场景和任务中都具有独特的优势。但它们在一些任务中可以相互结合使用。

Transformer和CNN的关系 Transformer在计算机视觉领域取代CNN的原因

基于深度学习的人脸识别算法是目前最先进的技术之一，它可以通过学习大量的人脸图像来识别人脸。

基于深度学习的人脸识别

优化器在深度学习中用于在训练期间更新模型的权重，以最小化损失函数。因此优化器的选择会对模型的性能产生重大影响。

深度学习中的优化器

由于小于0的部分在ReLU中不可微，因此它们不能参与该过程并且该部分不会发生学习。小于0的值在Leaky ReLU中也是可微的，并且由于每个值都有一个结果，因此在任何情况下都会进行学习。

人工神经网络如何在深度学习中学习？

深度学习中的损失函数用于衡量神经网络模型的性能。在神经网络内部可能发生两种数学运算，而无论是哪种运算，神经网络的唯一目标是最小化损失函数。这是因为最小化损失函数会自动导致神经网络模型做出更好的预测。

损失函数如何在神经网络和深度学习中发挥作用

神经符号人工智能（Neuro-Symbolic AI）使用深度学习神经网络拓扑并与符号推理技术相结合，是一种比传统版本更奇特的人工智能。

什么是神经符号人工智能？

深度学习中的文本生成是指利用人工神经网络自动生成自然语言文本的过程。此类生成的文本可用于内容创建、语言翻译和聊天机器人等实际应用。

基于深度学习如何进行文本生成(深度学习模型生成文本的用途)

深度学习是机器学习的一个子领域，它使用具有多个隐藏层的人工神经网络来建模和解决复杂问题。深度学习的核心机制，是机器可以通过分析大量数据并根据其识别的模式进行预测来学习执行任务。

简述深度学习的作用

传统的深度学习模型本质上是确定性的，而对于预侧中的不确定性，只能提供有限的作用。为了解决这个问题，贝叶斯深度学习和概率深度学习已经允许将不确定性纳入深度学习模型。

贝叶斯深度学习和概率深度学习

迁移学习是深度学习中的一项强大技术，它允许模型利用已学到的知识将其应用于不同但相关的任务中去。这在计算机视觉中尤其有用，因为在计算机视觉中收集和注释大量数据成本非常高。在本文中，我们将探讨在计算机视觉中使用迁移学习的实用技巧。

计算机视觉(图像分类)中使用迁移学习的实用技巧

就神经网络和深度学习而言，它们之间的联系非常紧密，但又有所不同，就像同一枚硬币的正反两面。

神经网络和深度学习的关系

本文将探讨深度学习在计算机视觉中的作用和应用以及深度学习用于计算机视觉的局限性和挑战。

计算机视觉中的深度学习

行人重识别(Re-ID)通过不相交的相机库中搜索被查询的人来解决视觉检索问题。行人重识别旨在确定目标是否在不同的相机拍摄的不同时间出现在另一个地方，又或是同一相机的不同时间段。此查询可以用图像、视频序列甚至文本描述来表示。重识别领域是一个被广泛研究的研究领域。

什么是行人重识别（基于深度学习的行人重识别步骤）

深度学习是机器学习的一个子集，涉及训练人工神经网络来执行任务。神经网络的灵感来自人脑的结构和功能，由可以处理和传输信息的相互连接的“神经元”层组成。深度学习算法主要分为三种类型：监督式、非监督式和半监督式。

常见深度学习算法类型和应用示例

日本法政大学研究人员在一项新的研究中提出了一种基于深度学习的算法，该算法可以使用高精度3D地图从点云数据中自动提取道路特征。所提出的模型有助于在虚拟空间或数字孪生环境中维护道路和绘制真实的道路地图。

日本法政大学提出基于从高清地图自动提取的点云数据的道路特征识别模型

光学字符识别(OCR)是文档数字化的关键要素，它通过计算机视觉检测和读取图像中文本，从文档图像中检测文本并使用自然语言处理算法破译文本并理解文档传达的内容。本文就来详细介绍光学字符识别(OCR)技术。


什么是光学字符识别(OCR)技术？光学字符识别技术的实现和应用

序列到序列又名Sequence-to-Sequence，缩写为seq2seq。它是一类特殊的深度学习模型，由两个循环神经网络——编码器和解码器组成。序列到序列模型的强大之处在于它可以将不同长度的序列相互映射，因此模型在机器翻译、文本识别等任务中非常流行。

什么是序列到序列(seq2seq)模型？序列到序列模型的过程和优化

韩国电子通信研究院(ETRI)的研究人员最近开发了一种基于深度学习的模型，可以帮助机器人产生更深入的非语言社交行为，例如拥抱或握手。在arXiv上预发表的一篇论文中，他们的模型可以通过观察人类之间的互动，积极学习新的适合情境的社会行为。

ETRI | 开发出帮助机器人做出非语言行为的深度学习模型

多层感知器(MLP)是一种前馈人工神经网络，它拥有输入层、隐藏层和输出层。如果隐藏层超过1个，则又称为深度人工神经网络。MLP是一种深度学习算法的一种，使用反向传播来训练算法模型的。

什么是多层感知器(MLP) 多层感知器的工作机制和训练学习过程

本文分析了长短期记忆网络(LSTM)的核心概念：单元状态、输入门、遗忘门、输出门，并清晰地解释了LSTM算法的工作原理。

一文看懂长短期记忆网络(LSTM)的工作原理

由于技术的进步，计算机在识别人脸方面可以做得很好，但是在更细致的识别面部表情方面结果却不如人意。许多在人工智能AI领域工作的研究人员试图使用各种建模和分类技术来解决这个问题，比如卷积神经网络(CNN)。然而面部表情识别的准确率还是很难提高，这涉及到复杂的神经网络，需要计算机进行大量的训练，相对计算成本就会非常高。