本周主要学习了DETR（End-to-End Object Detection with Transformers）目标检测算法及其相关内容。DETR通过引入Transformer，将目标检测任务视为集合预测问题，首次实现了端到端的目标检测，无需NMS后处理和anchor设计（相较于YOLO），显著简化了模型训练和部署流程。论文的核心贡献包括设计了基于二分图匹配的目标函数，确保输出的独特性，并通过

本周的学习与实践围绕计算机视觉中的目标检测算法展开，重点研究了YOLO (You Only Look Once) 算法的原理与实现。通过对目标定位、滑动窗口、IoU(交并比)、NMS(非极大值抑制)以及锚框（Anchor Boxes）等关键概念的深入分析，全面掌握了YOLO算法的检测流程及改进方法。同时，还学习了基于U-Net的语义分割技术及其在像素级分类任务中的应用，进一步理解了反卷积操作的原理

本周主要学习了DETR（End-to-End Object Detection with Transformers）目标检测算法及其相关内容。DETR通过引入Transformer，将目标检测任务视为集合预测问题，首次实现了端到端的目标检测，无需NMS后处理和anchor设计（相较于YOLO），显著简化了模型训练和部署流程。论文的核心贡献包括设计了基于二分图匹配的目标函数，确保输出的独特性，并通过

本周的学习内容涵盖了fGAN框架、CycleGAN、自编码器以及概率论的基础知识。fGAN利用f-divergence来衡量概率分布间的差异，并通过Fenchel共轭解释其与GAN的关系。CycleGAN在无监督学习中实现图片风格转换，特别是在无成对数据的情况下。自编码器用于特征降维和重构，并探讨了去噪自编码器和离散隐表征的应用。最后，复习了概率论的基本概念，为理解VAE和Diffusion模型奠

本次周报介绍了马尔可夫链的基本概念及其在机器学习中的应用。详细探讨了离散和连续状态的马尔可夫链，平稳分布及其性质。还介绍了马尔可夫蒙特卡罗法及其在统计学习中的作用，特别是在贝叶斯学习中的应用。本次周报系统地探讨了马尔可夫链及其在机器学习中的重要应用，特别是在自然语言处理和语音识别中的作用。通过对平稳分布和马尔可夫链蒙特卡罗法的详细分析，展示了其在贝叶斯学习中不可或缺的地位。下周将介绍代表马尔可夫蒙

本周的学习重点是词嵌入技术和Transformer模型的应用。在词嵌入部分，我探讨了词嵌入的基本概念以及word2vec的两种模型：CBOW和Skip-gram。在代码实践中，我学习了如何使用Transformer模型对音频数据进行说话者识别，包括数据集的加载、模型的构建和训练过程。本周通过对词嵌入和Transformer模型的深入学习，我掌握了如何有效地将文本和音频数据转换为可用于机器学习模型的

本周的学习重点是自注意力机制的计算优化。我探讨了如何通过Local Attention、Stride Attention、Global Attention等方法减少计算量。此外，还介绍了自动选择注意力计算和Attention Matrix的线性组合方法。最后，补充了Batch Normalization的知识，为模型训练提供了更好的稳定性。通过本周的学习，我对自注意力机制的优化策略有了更深入的了解

本周主要对DETR（End-to-End Object Detection with Transformers）的代码实现进行了详细解读和学习。DETR是首个将目标检测任务转化为集合预测问题的端到端框架，通过Transformer的全局建模能力，显著简化了检测器的设计。在代码解读中，重点分析了DETR的整体架构，包括CNN特征提取、正余弦位置编码、Transformer的Encoder-Decod

本周主要学习了DETR（End-to-End Object Detection with Transformers）目标检测算法及其相关内容。DETR通过引入Transformer，将目标检测任务视为集合预测问题，首次实现了端到端的目标检测，无需NMS后处理和anchor设计（相较于YOLO），显著简化了模型训练和部署流程。论文的核心贡献包括设计了基于二分图匹配的目标函数，确保输出的独特性，并通过

本周的学习重点是Transformer模型，涵盖了其编码器和解码器的结构与功能。我详细探讨了自注意力机制、多头自注意力、残差连接、层归一化等核心概念。此外，还比较了自回归和非自回归解码器的优缺点，以及编码器-解码器注意力在信息传递中的作用。通过这些学习，我对Transformer在序列到序列任务中的应用有了更深入的理解。一般的序列到序列模型会分成编码器Encoder）和解码器Decoder），编码