智能时代的深度学习:基础、算法与应用前景

生成器生成假数据,判别器判断数据的真假。通过这种对抗过程,生成器能够生成越来越真实的数据,GAN在图像生成、图像修复和风格迁移等领域有广泛应用。4.自编码器(Autoencoder)自编码器是一种无监督学习算法,主要用于数据降维和特征学习。它通过将输入数据压缩到一个较低维度的表示,然后再重建出原始数据。自编码器在...

CAS-ViT:用于高效移动应用的卷积加法自注意力视觉Transformer

CAS-ViT的核心创新在于提出了一种新颖的加法相似度函数,称为卷积加法token混合器(CATM)。与传统ViT中的多头自注意力机制相比,CATM大大降低了计算复杂度。让我们来看看CATM与之前工作的对比:传统ViT中的多头自注意力(图a):计算复杂度为O(N^2),其中N是序列长度。这在处理高分辨率图像时计算开销很大。Mobile...

必知!5大AI生成模型

常用的损失函数包括MSE(均方误差)和BCE(二元交叉熵)。DiffusionModel的显著优点在于:高质量生成:其逐步扩散与恢复的过程确保了数据生成的高质量。强解释性:生成过程具有清晰的物理意义,易于理解和解释。高度灵活:能够处理图像、文本、音频等多种类型的数据。然而,DiffusionModel也存在一些不足:训练耗时:由于...

...人机+AI”模式对环境执法监测的影响——以秸秆禁烧领域的应用...

当冻结Transformer模块的前2模块时,四个损失函数的分类性能分别为99.334%、99.304%、99.346%和99.348%,而当冻结Transformer模块的前3级时,只有FocalLoss的性能略好于其他三个,相差0.1%。经实践证明,“无人机+AI”在数据采集、数据传输、执法监测等方面都有着极大的潜力。(三)应用效果评估1.环境监测数据的准确性...

...数据,北师大团队提出 StarFusion 模型,实现高空间分辨率图像预测

2)判别器(Discriminator):设计了2个独立的判别器DRef和DGrad,可分别判断生成的反射图像和梯度图是真实的还是伪造的。3)损失函数(Lossfunction):由内容损失和对抗损失两部分组成,生成器的Ref-SR和Grad-SR的损失函数是内容损失和对抗损失的加权和。其中,内容损失可用于评估预测图像与参考图像之...

扩散模型概述:应用、引导生成、统计率和优化

在指导下生成的最简单的例子是生成某些类别的图像,如猫或狗(www.e993.com)2024年11月6日。这类分类信息被视为条件信号并输入到条件扩散模型中。更详细地说,我们使用由样本对组成的标记数据集来训练条件扩散模型,其中yi是图像xi的标签。训练是为了使用数据集估计条件得分函数,建模x和y之间的对应关系。通过这种方式,条件扩散模型正在学习条件分布P(...

天冕科技再获专利—基于深度学习算法和图像分割技术的裸露图片...

技术亮点二、新型分割损失函数的引入这种损失函数专门用于图像分割任务。它能让系统在训练的时候更加专注于准确无误地找出所有的身体部位,避免把应该识别为人体的部分错认成非人体区域的错误。意味着当系统在处理一张图片时,能更聪明地分辨出哪里是人的皮肤,哪里不是,这种改进对于金融行业的合规检查尤为重要,能够帮助...

手把手教你用Spring Boot搭建AI原生应用

功能增强：通过函数调用，模型可以实现一些基本的文本生成能力之外的功能，如访问数据库、进行复杂的计算、生成图片等；提高效率：对于某些复杂的问题，直接在模型内部进行处理可能效率低下或不可行，通过外部函数调用可以利用专门的工具和算法，提高处理效率；交互增强：在一些应用场景中，如聊天机器人或助手技术，函数调用...

利用YOLOv7-Tiny 改进无人机摄影图像的目标检测方法 | MDPI...

针对无人机摄影图像的目标尺度差异大,背景复杂和小目标多导致检测算法无法兼顾精度和速度的问题,文章改进了解耦检测头、WIOU损失函数和小目标检测层,提出了一种改进的针对小目标的检测方法,实验数据表明本文方法能够更准确地检测小目标。下面分别从改进方向和实验结果及结论方面分别介绍。

大模型引领6G革命!最新综述探索「未来通信方式」:九大方向,覆盖多...

LLM作为黑箱优化器,不依赖于目标函数的结构信息,直接通过多轮迭代生成最优解决方案。这在应对6G网络中的复杂问题时尤为关键,如基站功率控制等问题,能够有效简化优化模型的构建过程。3.凸优化辅助凸优化是通信网络中广泛应用的一种技术,但其通常需要专业的建模与问题转化。LLM通过自动化问题建模和求解器的结合,能够...