标签：深度学习

这两年大家都在感叹生活不易，然而我想说的是，机会还是有的，但问题不在于有没有，而在于你是否能够认准机会，然后抓住它。 接触过很多咨询项目的人，发现...

神经网络（Neural Network）作为人工智能中的一种计算模型，是受人脑启发的一种机器学习类型。本文介绍了其定义、工作原理、类型、优势、局限和其应用场景。

吴恩达Andrew Ng是著名的计算机科学家和技术企业家，专注于机器学习和人工智能（AI）。他是谷歌大脑的联合创始人和负责人，Coursera的联合创始人，并曾是百度...

多模态深度学习（英文名：Multimodal Deep Learning）是人工智能（AI）的一个子领域，其重点是开发能够同时处理和学习多种类型数据的模型。本文解释了其定义...

Michael Irwin Jordan（生于1956年2月25日）是一位美国科学家，加州大学伯克利分校教授，机器学习、统计学和人工智能领域的研究专家。由于在机器学习的基础和...

Google ImageFX是谷歌最新推出的一款人工智能图像生成工具，基于谷歌的 DeepMind 实验室开发的一个先进的文本到图像的生成模型 — Imagen 2。ImageFX 的设计目...

Stable Video 3D（简称SV3D）是由Stability AI公司开发的一项先进的3D技术，能够从单张图片生成高质量的新视角视图和3D网格。该模型在之前发布的Stable Video...

BrushNet是由腾讯PCG部门的ARC实验室与香港大学的研究人员推出的一个基于扩散模型的即插即用的图像照片修复（Inpainting）模型，通过分解的双分支架构来有效...

神经风格迁移（Neural Style Transfer）通过深度学习手段，将一幅图像的视觉风格应用到另一幅图像的内容上，创造出融合了两者特点的新图像。基于预训练的卷积...

激活函数（Activation Functions）是深度学习中人工神经网络神经元的非线性变换工具，引入非线性因素，使神经网络能够学习和执行复杂的任务。没有激活函数，...

策略梯度（Policy Gradients）是强化学习中的一种方法，它直接对策略进行优化。在这种方法中，策略被参数化为一个可微分的函数，策略梯度算法通过计算策略参...

神经符号集成（Neuro-Symbolic Integration）是一种人工智能技术，结合了神经网络的学习能力和符号人工智能的逻辑推理能力。基于神经网络处理数据密集型任务...

分布式表示（Distributed Representations）是一种将词汇或对象映射到高维空间向量的方法，每个维度代表不同的特征属性。分布式表示能够捕捉词与词之间的相似...

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）是人工智能领域中一个激动人心的交叉学科，融合了深度学习的感知能力和强化学习的决策制定能力。通过智能体与环...

FLUX-Controlnet-Inpainting 是阿里妈妈（Alibaba's Alimama）推出的一款图像修复工具，融合 ControlNet 和 FLUX.1-dev 技术。工具根据用户指定的掩码区...

TinyVLA是一种面向机器人操控的视觉-语言-动作（VLA）模型，由华东师范大学和上海大学团队推出。针对现有VLA模型的不足，如推理速度慢和需要大量数据预训练，...