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本文 “Data-free Universal Adversarial Perturbation with Pseudo-semantic Prior” 提出了 PSP-UAP 方法，利用 UAP 固有语义信息生成伪语义先验，通过样本重加权和输入变换，提升了无数据通用对抗扰动在黑盒攻击中的性能，在多种 CNN 模型上超越了现有方法。
卷积（）：卷积是一种数学运算，在CNN中，它通过滑动窗口（也称为卷积核或滤波器）在输入图像或特征图上滑动，并计算窗口内元素与对应卷积核元素的加权和（包括偏置项），从而生成输出特征图。卷积是一种特殊的线性运算，用于提取图像中的局部特征。CNN通过使用一个或多个卷积核（也称为滤波器或特征检测器）在输入数据（如图像）上进行滑动窗口操作来提取特征。一个可学习的权重矩阵，其大小通常远小于输入图像的大小，用于
损失函数通常是一个非负实数函数，表示为L(Y, f(X))，其中Y是实际值（也称为标签或真实值），f(X)是模型的预测值（也称为输出值或估计值），X是输入数据。损失函数的值越小，表示模型的预测结果与实际值越接近，模型的性能也就越好。在这些任务中，模型的目标是尽可能准确地预测连续变量的值，而MAE则提供了一个衡量模型预测精度的有效指标。在这些任务中，模型的目标是准确预测样本所属的类别，而交叉熵损失则
之前我们使用的都是二维卷积，二维卷积处理图像问题，这次我们使用一维卷积，一维卷积处理序列问题一维卷积就是在一个序列上进行滑动，从而得出一维卷积的结果，详细一维卷积的介绍可以看一下这个深度学习面试题09：一维卷积（Full卷积、Same卷积、Valid卷积、带深度的一维卷积） - 黎明程序员 - 博客园下面我们使用一维卷积对航空评论数据进行训练，数据集选用了与41.RNN循环网络-航空评论情感预测_
QwQ-32B的发布，标志着AI模型从“大力出奇迹”向“精巧出智慧”的转变。通过强化学习和小参数优化，QwQ-32B不仅实现了高性能，还大幅降低了部署成本。这一突破性进展，将为AI技术的普及和应用带来深远影响。1,3,5,6。
在人工智能的浪潮中，卷积神经网络（CNN）以其卓越的性能在图像识别、视频处理等领域大放异彩。它通过模拟人脑视觉系统，利用卷积层、池化层等结构，从数据中自动提取并学习特征，实现高效且准确的分类与识别。本文旨在以简洁明了的方式，揭开CNN的神秘面纱，解析其工作原理，让小伙伴们快速了解这一前沿技术如何推动图像处理的进步，并激发对深度学习领域的兴趣与探索。定义。
本文讲解循环神经网络中的语言模型和数据集。语言模型估计序列概率，传统n元语法受数据稀疏性限制，转向深度学习。随机采样和顺序分区处理长文本，词频遵循齐普夫定律，长尾分布挑战模型训练。
在数字浪潮汹涌澎湃的时代，程序开发宛如一座神秘而宏伟的魔法城堡，矗立在科技的浩瀚星空中。代码的字符，似那闪烁的星辰，按照特定的轨迹与节奏，组合、交织、碰撞，即将开启一场奇妙且充满无限可能的创造之旅。当空白的文档界面如同深邃的宇宙等待探索，程序员们则化身无畏的星辰开拓者，指尖在键盘上轻舞，准备用智慧与逻辑编织出足以改变世界运行规则的程序画卷，在 0 和 1 的二进制世界里，镌刻下属于人类创新与突破的
在如今快速发展的AI技术领域，越来越多的企业正在将AI应用于各个场景。然而，尽管大模型（如GPT、DeepSpeek等）在多个任务上已取得显著进展，但是普通的大模型在面对特定行业或任务时，往往会出现一个问题——AI幻觉。所谓AI幻觉，是指模型生成的内容不符合实际需求，甚至包含错误或无关的信息，这对于一些行业来说，可能带来不可接受的风险，尤其是在医疗、法律、金融等领域。对于这些行业的企业而言，精准、
论文：Adaptive Pyramid Context Network for Semantic Segmentation一．论文简述 本文主要设计了一种自适应金字塔上下文模型（APCNet），与其他现有的语义分割模型相比，它包含了多尺度（MS）、自适应、全局指导局部亲和力（GLA）三大特性，经实验表明其性能优于现有的其他模型。（上下文信息指的是被检测目标附近的一些信息，对目标检测可以起...
产品经理需要深入了解大模型技术的核心优势与潜在限制，准确把握市场趋势和用户需求，通过创新的产品设计和策略规划，将技术潜力转化为实际用户价值。这些实例不仅展示了产品经理在技术产品化过程中的重要作用，更为我们提供了宝贵的启示：只有深入了解用户需求和技术特点，才能设计出真正符合市场需求的优秀产品。大模型技术，作为人工智能领域的重要成果，以其强大的处理能力和广泛的应用前景吸引了无数关注。然而，大模型技术的
这篇博文要讲解的是利用DQN来做CartPole任务回报的定义：我们知道，给定一个状态sss，agent根据策略π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)做出行为aaa，得到的奖励是rrr，然后环境根据状态转移概率P(s′∣s)P(s'|s)P(s′∣s)转移到新的状态s′s's′.强化学习中更多时候关注的是给定某一个状态StS_tSt，它的累计奖励，也叫“回报”或者“收获”，用英文return表
深度学习入门视频课程从基本的神经网络开始讲起，将复杂的神经网络分成几个小模块，先对的知识点的细节进行详细讲解再拓展到整个神经网络，从神经网络的架构，细节进行全面分析，并使用python代码完成的神经网络，从效果上感受神经网络的强大。熟悉神经网络后再进军卷积神经网络与递归神经网络，详解CNN与RNN的原理与细节。对经典网络模型结构详细分析讲解，选择经典论文剖析。带大家上手深度学习！...
前言 不管是在深度学习还是在机器学习中训练的模型存在着过拟合和欠拟合的现象，而且这种现象或多或少可能都是难以避免的。在介绍拟合和欠拟合之前我们先来了解一下其他几个概念。“误差”(偏差)：训练得到的模型实际预测输出和样本的真实输出之间的差异叫做误差。方差：描述的是模型实际的预测输出的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散;“泛化误差”：模型在训练集上得到的误差叫做"
全文6,743字，阅读30分钟。这一篇文章的主题是深度学习在基因组学中的应用情况的。文章较长，读完要花些时间，不过我的建议是通读第一部分——关于如何进行模型训练的内容，读完后你应该可以理解...
区域提议网络（Region Proposal Network，RPN）
摘要单视图3D形状完成或重建的问题具有挑战性，因为在解释观察结果的许多可能形状中，大多数形状令人难以置信，并且不对应于自然物体。 通过使用深度卷积网络的表达能力，该领域的最新研究已经解决了这个问题。 实际上，还有另一个模糊性水平经常被忽略：在合理的形状中，仍然有多个形状可以很好地拟合2D图像； 即，给定单视图输入，地面真值形状是不确定的。 现有的完全监督方法无法解决此问题，并且通常会产生具有平滑表
2010年9月28日- 在“ 相关主题”中 ，添加了指向新PMML文章的链接：“在PMML中表示预测性解决方案：从原始数据转变为预测”PMML简介如果有人问您今天是否使用过预测分析，您可能会回答“否”。 但事实是您可能不知不觉地每天使用它。 每次您刷卡或在线使用信用卡时，预测分析模型都会检查该交易是否具有欺诈性。 如果您在线租借DVD，则可能是向您推荐特定电影的预测分析模型。 事实...
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