近期，Google Brain、牛津大学和清华大学等多家研究机构相继发布了关于多层感知机（MLP）在视觉图像分类中的应用成果。这些研究深入探讨了MLP在视觉任务中的工作机制，并解析了相关技术术语，为理解视觉图像生成提供了新的视角和方法。 ... [详细]

图像分割技术在人工智能领域中扮演着关键角色，其中语义分割、实例分割和全景分割是三种主要的方法。本文对这三种分割技术进行了详细的对比分析，探讨了它们在不同应用场景中的优缺点和适用范围，为研究人员和从业者提供了有价值的参考。 ... [详细]

本文深入探讨了深度森林算法在特征选择与确定方面的能力。提出了一种名为EncoderForest（简称eForest）的创新方法，作为首个基于决策树的编码器模型，它在处理高维数据时展现出卓越的性能，为特征选择提供了新的视角和工具。 ... [详细]

AI TIME携手2021世界人工智能大会，共同探讨图神经网络与认知智能的最新进展。自2018年在上海首次举办以来，WAIC已成为全球AI领域的年度盛会，吸引了众多专家学者和行业领袖参与。本次大会将聚焦图神经网络在复杂系统建模、知识图谱构建及认知智能应用等方面的技术突破和未来趋势。 ... [详细]

本文详细解析了2019年斯坦福大学CS224n课程中关于深度学习在自然语言处理（NLP）领域的应用，重点探讨了Word2Vec和GloVe两种词嵌入模型的原理与实现方法。通过具体案例分析，深入阐述了这两种模型在提升NLP任务性能方面的优势与应用场景。 ... [详细]

本文首次发布于“计算机视觉CV”微信公众号，旨在介绍特征工程的基础知识，引领读者步入数据科学领域。特征工程是机器学习流程中的关键步骤，它涉及将原始数据转换为能够更好地反映潜在问题结构的特征，从而提升模型的预测性能。通过精心设计的特征，机器学习算法能够更有效地从数据中提取有价值的信息，进而生成准确的预测或结论。 ... [详细]

《超级马里奥兄弟》由任天堂于1985年首次发布，是一款经典的横版过关游戏，至今已在多个平台上售出超过5亿套。该游戏不仅勾起了许多玩家的童年回忆，也成为强化学习领域的热门研究对象。近日，通过先进的强化学习技术，研究人员成功让AI通关了29关，创造了新的纪录。这一成就不仅展示了强化学习在游戏领域的潜力，也为未来的人工智能应用提供了宝贵的经验。 ... [详细]

本文探讨了模糊神经网络的训练策略与学习算法优化，详细分析了基于FPGA和MATLAB的实现方法。通过改进的学习算法，提高了模糊神经网络在复杂环境下的适应性和准确性，为相关领域的研究者提供了有价值的参考和技术支持。 ... [详细]

在Matlab中，我尝试构建了一个神经网络模型，用于预测函数 y = x^2。为此，我设计并实现了一个拟合神经网络，并对其进行了详细的仿真和验证。通过调整网络结构和参数，成功实现了对目标函数的准确估计。此外，还对模型的性能进行了全面评估，确保其在不同输入条件下的稳定性和可靠性。 ... [详细]

利用 PyTorch 实现 Python 中的高效矩阵运算 ... [详细]

在深度学习领域，长短期记忆（LSTM）网络作为递归神经网络的一种改进形式，能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。与传统的神经网络不同，LSTM通过引入门控机制，使得模型能够在处理当前时刻的信息时，选择性地保留或遗忘之前时刻的数据，从而更好地理解上下文信息。例如，在对电影场景进行逐帧分类时，LSTM能够利用先前帧的信息来提高分类的准确性。这种机制不仅增强了模型的时间感知能力，还显著提升了其在自然语言处理、语音识别等任务中的表现。 ... [详细]

随着各类门户网站、短视频平台、剧集播放和在线教育等互联网内容生态的迅猛发展，网络流量呈现爆炸性增长。为提升用户体验，边缘云计算与CDN（内容分发网络）技术应运而生。这些技术通过在靠近用户的位置部署节点，有效降低了数据传输延迟，提高了内容加载速度，确保用户能够通过手机或电脑流畅访问互联网资源。此外，边缘计算还能够在本地处理部分数据，进一步减轻核心网络的压力，优化整体网络性能。 ... [详细]