2024年深度学习：你心目中的十大算法是什么？

相思赋予谁

深度学习十大算法
1. Transformer
原理：Transformer的核心在于自注意力机制，它能够根据输入序列中每个位置与其他位置的关联程度，自适应地为不同位置分配权重。这种机制高效地捕捉了输入序列中的长距离依赖关系。
优点：大幅提升了自然语言处理任务的能力与效率，特别是在处理长文本时表现卓越，且支持并行计算，从而显著加快训练速度。
应用场景：广泛应用于机器翻译、文本生成、问答系统等自然语言处理领域，成为当前的核心技术之一。
2. 卷积神经网络（CNN）
原理：CNN通过卷积层对输入数据进行局部特征提取，利用不同的卷积核来捕捉图像或其他二维数据中的特征，如边缘和纹理；池化层则降低数据维度，减少计算量，同时保留主要特征。
优点：在图像数据处理方面表现极为出色，能够自动学习图像特征，具备较高的准确性与效率，并通过参数共享机制降低了模型参数数量，从而减少过拟合的风险。
应用场景：在图像分类、目标检测、语义分割和图像识别等计算机视觉任务中占据主导地位，是处理图像相关任务的首选算法。
3. 循环神经网络（RNN）
原理：RNN通过引入循环结构，使得网络能够处理序列数据。每个神经元的输出不仅依赖于当前输入，还与上一时刻的隐藏状态相关，从而捕捉序列数据中的时序信息。
优点：特别擅长处理具有时间顺序的数据，如自然语言文本和语音信号，能够有效建模和处理这类数据。
应用场景：广泛用于自然语言处理中的语言模型、机器翻译、文本分类等任务，以及语音识别和时间序列预测等领域。
4. 长短期记忆网络（LSTM）
原理：LSTM是一种特殊的RNN，通过引入门控机制（输入门、遗忘门、输出门）来控制信息流动和保存，从而解决了传统RNN中的梯度消失和爆炸问题，能够更好地处理长期依赖关系。
优点：在处理长序列数据时表现出色，能够有效记住长期信息，并根据当前输入和上一时刻的状态选择性遗忘或更新信息。
应用场景：广泛应用于机器翻译、语音合成、情感分析等需要长期依赖关系的自然语言处理任务，也适用于一些时间序列预测任务。
5. 生成对抗网络（GAN）
原理：GAN由生成器和判别器两个网络组成，生成器负责生成逼真的样本，判别器判断输入样本的真实性。两者通过对抗训练不断提升各自的能力。
优点：具有强大的生成能力，能够生成与训练数据相似的新样本，为数据增强、图像生成和风格迁移等任务提供了新的方法与思路。
应用场景：在图像生成、图像修复、数据增强和艺术创作等领域广泛应用，能够生成高质量的图像和音频等数据。
6. 残差网络（ResNet）
原理：通过引入“残差块”解决深度神经网络中的梯度消失和模型退化问题。残差块包含“跳跃连接”和多个非线性层，使得梯度能够直接反向传播，从而更好地训练深度神经网络。
优点：支持构建非常深的网络结构，同时保持良好的性能，解决深度加深时性能下降的问题，提高模型准确率和泛化能力。
应用场景：在图像分类、目标检测等计算机视觉任务中表现优异，是深度学习中极为重要的基础架构之一。
7. 变分自编码器（VAE）
原理：VAE是一种生成模型，通过引入隐变量和变分推断学习数据的潜在分布，并根据学习到的分布生成与原始数据相似的新样本。
优点：既能实现数据降维和特征提取，又可以生成新数据，为数据压缩、表示学习和生成任务提供了一种有效的方法。
应用场景：在图像生成、数据压缩和异常检测等领域应用广泛，能够生成多样化的样本。
8. 深度强化学习（DRL）
原理：将深度学习的强大表示能力与强化学习的决策能力结合，通过深度神经网络近似值函数或策略函数，使智能体能在与环境的交互中学习最优决策策略。
优点：能够处理复杂环境和任务，展现出强大的自主性和适应性，在机器人控制、自动驾驶和游戏玩法等领域具有广阔的应用前景。
应用场景：例如在机器人领域，机器人可以通过深度强化学习算法不断与环境交互，提高操作技能与决策能力；在自动驾驶中，车辆根据环境信息和奖励反馈学习最优驾驶策略。
9. 注意力机制（Attention）
原理：为输入的不同部分分配不同的权重，使模型能够更加关注重要信息，从而提高模型性能。
优点：灵活应用于各种深度学习模型中，增强对关键信息的捕捉能力，提高模型准确率和可解释性。
应用场景：在机器翻译、图像描述、语音识别等任务中，注意力机制帮助模型更好理解输入数据的重要部分，提高输出质量。
10. BERT（双向编码器表示）
原理：基于Transformer架构，采用双向训练方式，能同时利用左右上下文信息学习文本表示，从而更好理解文本语义。
优点：在自然语言处理任务中取得显著效果，大幅提升语言模型性能与文本理解能力，具备良好的泛化能力和鲁棒性。
应用场景：广泛应用于文本分类、情感分析、问答系统、命名实体识别等自然语言处理任务，是该领域的重要技术之一。

人亦已歌

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爱人の头颅

生成式AI、大模型、跨模态技术开发与应用
2024年12月13日-17日 杭州
北京理工大学教授，国家自然基金委项目函审专家、国家重点研发计划评审专家、科技部项目评审专家、北京市自然科学基金/重点基金评审专家、博士点基金/博士后基金评审专家，国际期刊NLPR主编，以及其它期刊编委。目前主要从事自然语言处理、机器学习、模式识别、生成式AI、大模型、多模态方面研究。
第一章生成式AI技术发展概述
第二章 AIGC技术在多模态领域的应用
第三章 Transformer
第四章大语言模型微调与量化
第五章AIGC技术
第六章 AIGC技术的记忆模块（向量数据库）
第七章 大语言模型 Agent
第八章 扩散模型
第九章 CLIP
第十章 VAE
第十一章 Sora训练
开发环境
1.操作系统：Ubuntu 2.开发语言：Python
3.深度学习框架：Pytorch 4.大语言模型：几种国产开源大语言模型
5.大语言模型开源微调、Agent开源框架
注：整个环境可在局域网内部署，学员连接云服务器（GPU 80G显存）实操。

泄矢家轩

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