深度学习

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深度学习

什么是深度学习

深度学习,是机器学习,AI的一个分支,是十分重要的AI算法。

深度学习主流算法

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)

1. LeNet-5

  • 描述:早期的卷积神经网络,用于手写数字识别。
  • 应用:数字识别、字符识别等。

2. AlexNet

  • 描述:在ImageNet图像分类比赛中取得突破性成果的卷积神经网络。
  • 应用:图像分类、目标检测等。

3. VGGNet

  • 描述:具有深层结构的卷积神经网络,通过小卷积核来构建深层网络。
  • 应用:图像分类、风格迁移等。

4. GoogLeNet (Inception)

  • 描述:引入了Inception模块,通过多尺度卷积来提高网络性能。
  • 应用:图像分类、目标检测等。

5. ResNet

  • 描述:使用残差学习,通过跳跃连接解决梯度消失问题,实现更深的网络。
  • 应用:图像分类、物体检测、语义分割等。

6. MobileNet

  • 描述:轻量级卷积神经网络,适用于移动设备和嵌入式系统。
  • 应用:移动端图像处理、实时物体检测等。

循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)

1. Vanilla RNN

  • 描述:最基础的循环神经网络,具有短时记忆。
  • 应用:自然语言处理、时间序列预测等。

2. Long Short-Term Memory (LSTM)

  • 描述:通过引入门控机制解决梯度消失问题,具有长时记忆能力。
  • 应用:机器翻译、语音识别等。

3. Gated Recurrent Unit (GRU)

  • 描述:与LSTM类似,但参数更少,训练速度更快。
  • 应用:自然语言处理、图像描述生成等。

生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)

1. Vanilla GAN

  • 描述:由生成器和判别器组成,通过对抗训练生成真实样本。
  • 应用:图像生成、风格转换等。

2. DCGAN (Deep Convolutional GAN)

  • 描述:在GAN中引入卷积结构,提高图像生成的质量。
  • 应用:人脸生成、艺术创作等。

3. CycleGAN

  • 描述:通过循环一致性损失实现两个域之间的图像转换。
  • 应用:风格转换、图像翻译等。

强化学习(Reinforcement Learning)

1. Q-Learning

  • 描述:基于值函数的强化学习方法,用于解决马尔可夫决策过程问题。
  • 应用:游戏智能、机器人控制等。

2. Deep Q Network (DQN)

  • 描述:将深度学习引入Q-Learning,提高对复杂环境的适应能力。
  • 应用:游戏智能、自动驾驶等。

3. Policy Gradient Methods

  • 描述:通过直接优化策略函数来学习决策策略。
  • 应用:机器人控制、自然语言处理等。

Transformer

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贡献者: DeeLMind,DeeLMind