Java_rich的博客

VGG（Visual Geometry Group）是由牛津大学视觉几何组提出的深度卷积神经网络，它在 2014 年的 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中取得了优异的成绩。VGG 的主要贡献在于证明了增加网络的深度可以显著提高模型的性能，其网络结构简单且规整，具有很强的可扩展性。GoogleNet（也称为 Inception 网络）是由 Google 团队在 2014 年提出的深度卷积神经网络，它在 ImageNet 挑战赛中夺冠。

反向传播算法于 1970 年代推出，是一种根据前一次迭代或纪元中获得的误差率微调神经网络权重的方法，这是训练人工神经网络的标准方法。你可以把它看作是一个反馈系统，在每一轮训练或 “纪元” 之后，网络都会审查其在任务上的表现。它计算其输出与正确答案之间的差异，称为错误。然后，它会调整其内部参数或 'weights' 以减少下次的误差。这种方法对于调整神经网络的准确性至关重要，并且是学习做出更好预测或决策的基础策略。

对于零基础的研究生而言，机器学习（ML）的学习需系统规划，结合数学基础、编程能力、经典算法、现代技术及学术研究逐步推进。以下是分阶段的学习路线，兼顾理论深度与实践应用：机器学习算法本质是什么？逼自己一周学完12大机器学习算法，人工智能系统的核心规则集！决策树、回归算法、聚类算法、神经网络。

对于没有基础的研究生而言，计算机视觉（CV）的学习需系统规划，分阶段推进。以下是结合数学、编程、理论、实践的完整路线：从零到实战上岸AI算法工程师—机器学习、计算机视觉、深度学习、神经网络。

本文探讨了机器学习项目中模型性能调优的系统方法论，强调了在超参数优化过程中探索与利用的平衡，以及参数间的关联性。文章提出了科学调优的四个关键步骤：目标定义、实验设计、结果分析和决策上线，并介绍了增量式演进策略和空间搜索的三维平衡方法。此外，文章还提供了训练曲线诊断法、方差分解模型和隔离图技术等结果验证工具，以及终局优化策略，包括验证集折叠技术、集成搜索策略和硬件感知优化。最后，文章提醒读者在调优前应确保数据清洗和模型框架选择等前期工作已完成，并提供了丰富的AI学习资源和论文指导服务。

温馨提示：本文适合研0的同学快速入门一篇论文，想冲顶刊的学霸可以期待我们后续的文章哦~在正文开始之前，我们为大家整理了【】，主要包括了：1、SCI论文写作、投稿、修改助手、插图规范2、SCI管理软件、英语写作辅助和润色、写作与画图必备神器3、SCI 写作套路化模板（高级句型）4、上千份八大主流神经网络及变体、大模型、AIGC等AI各方向论文及代码5、写论文必备书籍6、历年及最新优秀顶刊论文合集。

在深度学习的广阔宇宙中，Transformer 架构无疑是一颗耀眼的明星。它凭借其强大的并行计算能力和出色的序列建模能力，在自然语言处理、计算机视觉等众多领域取得了卓越的成就。今天，我们将一起探索如何使用 PyTorch 来实现 Transformer 架构，为你的深度学习之旅增添新的动力！2025年Transformer必学：从零详解VIT、DETR、Loftr、BEVFormer、DeformableDetr一口气学爽。

马里兰大学和清华大学的研究团队提出的LoRI技术，犹如一把精巧的瑞士军刀，以惊人的95%参数削减，不仅解决了资源消耗问题，更在多任务协同和持续学习方面展现出非凡潜力。以 Llama-3-8B 和 Mistral-7B 作为基础模型，他们的结果表明，LoRI 达到或超过了全量微调（FFT）、LoRA 和其他 PEFT 方法的性能，同时使用的可训练参数比 LoRA 少 95%。通过使用固定的、随机初始化的投影 A，LoRI 将任务特定的适配器映射到近似正交的子空间，从而减少合并多个 LoRI 时的干扰。

｜机器之心长文本能力对语言模型（LM，Language Model）尤为重要，试想，如果 LM 可以处理无限长度的输入文本，我们可以预先把所有参考资料都喂给 LM，或许 LM 在应对人类的提问时就会变得无所不能。但是，LM 通常只在较短窗长下进行训练，可能产生过拟合，只学习到指定范围内的位置关系，但是无法理解没学习过的位置关系。为了缓解这个问题，当下最流行的便是引入具有周期性的旋转位置编码（Rotary Position Embedding，RoPE）。由于周期性编码每间隔一定距离就会出现数值重复，所以 L

贝叶斯分析是一种基于概率论与统计学结合的推断方法，其核心是通过贝叶斯定理将先验知识与新证据结合，动态更新对事件概率的认知。以下从基本原理、应用领域及优缺点三个维度展开深度解析：【图解贝叶斯公式】1小时吃透大学四年没整明白的贝叶斯分析推导及垃圾邮件过滤实例（朴素贝叶斯/机器学习算法/MCMC算法/人工智能高数）

今天要给大家分享一个极具潜力的创新点 ——多尺度注意力，凭借其显著的涨点效果与强大的启发性，近来在学术界热度持续飙升。在目标检测领域，多尺度特征融合技术发挥着关键作用。将浅层网络细腻的细节特征，与深层网络富含语义的特征相结合，让小目标和遮挡目标无所遁形，显著提升检测性能。医学影像分割领域亦是如此，借助多尺度特征融合，能够精准捕捉病灶区域形态的多样性以及边界的模糊性，极大提高分割精度，为医疗诊断提供有力支持。不过，当下这一领域仍存在诸多挑战。

强化学习入门需要系统性掌握基础概念、核心算法、工具平台和实践路径。

另一个值得注意的现象是，随着模型大小的增加（从 1.5B 到 7B），其在 AIME 2024 和 AMC 上的性能提升也在增加，这凸显了 TTRL 的自然扩展行为：更大的模型可以在自我改进过程中产生更准确的多数投票奖励，从而更有效地学习新数据。值得注意的是，虽然 TTRL 仅依靠 Maj@N 指标进行监督，但其表现不仅能持续超越初始模型的性能上限，更能接近于那些直接在有标注测试数据上进行监督训练的模型性能。在 RL 中，奖励通常是模糊的，主要是作为探索的方向信号，这导致了 RL 对奖励噪声的鲁棒性。

在学术论文中，YOLO（You Only Look Once）算法常被作为目标检测领域的“第一学习目标”，这一现象与其独特的设计理念、广泛的适用性以及学术界与工业界的双重认可密切相关。

ViT将输入图像分割为固定大小的16×16像素块（如224×224图像分为196个块），每个块展平后通过线性投影层（嵌入矩阵）转换为向量。例如，ViT的嵌入层将每个16×16×3的块转换为768维向量（以ViT-Base为例）。传统ViT为单一尺度特征，而PVT（Pyramid Vision Transformer）等模型构建多级金字塔特征，适配检测、分割等任务。总结来看，掌握ViT基础架构、自注意力机制及层次化改进是核心，同时需熟悉其在检测、分割等任务中的变体。

编者按：随着人工智能技术的飞速发展，时间序列数据的应用价值在众多领域崭露头角。然而，现有方法往往难以有效应对不同领域之间的差异性，这在很大程度上限制了其广泛应用。在此背景下，微软亚洲研究院提出了一种创新的时间序列扩散生成模型 TimeDP。该模型通过引入时间序列原型和领域提示，突破了传统方法的局限，实现了高效的跨领域时间序列生成，显著提升了模型的泛化能力和灵活性。人工智能技术的持续演进，让时间序列数据在众多领域中的应用价值愈发凸显，尤其是在医疗健康、金融市场、气象预测和交通管理等行业。

PINN一直是火爆且好发论文的方向，目前已有多篇成果登上Nature及Science正刊。今天再给大家介绍一个好发又不卷的新风向——PINN+频域！：这是一种新的PINN变体，它通过将偏微分方程在周期性空间维度上进行离散傅里叶变换，将原始的偏微分方程转化为频域中的低维微分方程组。这种方法不仅减少了自变量的数量，而且降低了求解难度。与经典的PINN相比，FD-PINN能够减少输入样本的数量和优化难度，从而在降低训练成本的同时提高求解精度。

什么是自然语言处理 （NLP）？了解什么是自然语言处理 （NLP） 并发现其实际应用，使用 Google BERT 处理文本数据集。自然语言处理 （NLP） 通过使用机器学习来指示文本的结构和含义，从而改善了人类和计算机相互交流的方式。借助自然语言处理应用程序，组织可以通过分析文本和提取更有意义的信息来改善客户体验，从而提高工作效率并降低成本。读研期间如何快速入门NLP？博士花17小时精讲Transformer+Huggingface+自然语言处理12大项目实战—HMM、贝叶斯算法、LSTM。

PyTorch是当前最受欢迎的深度学习框架之一，其动态计算图、直观的API设计和强大的GPU加速能力使其成为科研与工程领域的首选工具。以下从核心概念到实践应用的全方位解析将帮助你快速掌握PyTorch的核心技术。【转行分享】35+职场人破局AI领域，真的可行！详细图可关助我的V.X【服务号】AI技术星球 发送：211C 自取学习路线+200G资料包PyTorch的基础数据结构是多维数组张量，支持CPU/GPU运算。与NumPy的ndarray不同，PyTorch张量支持自动微分（Autograd）：

基于自适应矩形卷积的遥感全色锐化电子科技大学本文提出了一种名为Adaptive Rectangular Convolution (ARConv)的创新卷积模块，用于改进遥感图像的Pansharpening技术。ARConv能够自适应地调整卷积核的高度和宽度，并动态改变采样点的数量，从而有效捕捉图像中不同大小物体的特定尺度特征，优化核尺寸和采样位置。结合ARConv模块，作者还提出了ARNet网络架构，并通过多个数据集的广泛评估，证明了该方法在提升Pansharpening性能方面优于先前的技术。

这可能表明，在追求复杂标注流程时，过多的人类要求引入了噪音，而使用简约的标注 Prompt 并利用标注模型的固有判断力，比使用复杂的标注 Prompt 更契合真实世界的偏好信号，这和 DeepSeek-R1-Zero 在 Zero-RL 过程中使用的简约 prompt 有着异曲同工之妙。因此我们研究了不同混合策略的影响。：如图 4（中）所示，在控制各组分数差距的分布一致的前提下，高分回复对（正样本分数≥8）在所有基准测试中都取得了最显著的性能，总体上比低分回复对（正样本分数<7）高出 +9.35。

时间序列中的自相关性指的是「序列在不同时间步之间的相关性」，在时间序列预测中，这种自相关性既存在于模型的输入序列（历史观测值之间的相关性），也存在于标签序列（不同步标签之间的相关性）。通过可视化预测序列发现，FreDF 生成的预测序列与真实标签序列之间的拟合度更高，能够更准确地捕捉到标签序列中的高频成分，同时抑制明显的噪声和异常波动。进一步，提出一种基于频域标签训练的新范式——FreDF，只需加入一行代码，即可在主流模型上实现预测精度的稳定提升。：第 t 时刻的标签不仅和输入有关，也和上一时刻的状态有关。

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自注意力机制是Transformer模型的核心组件，它允许模型在处理序列数据时，通过计算序列中不同位置元素之间的相关性得分，动态地调整对每个元素的关注程度，从而捕捉到序列内部的复杂依赖关系。自注意力机制（Self- Attention）是什么？自注意力机制能够动态地捕捉序列中不同位置元素之间的依赖关系，并根据这些依赖关系生成新的序列表示。它之所以被称为“自注意力”，是因为它在单一序列中通过计算序列元素之间的相互依赖关系来生成新的特征表示。这与传统的注意力机制有所不同，后者通常涉及两个序列之间的交互。自注意力

Nature大子刊Nature reviews electrical engineering发布了综述，深度学习在遥感树木监测的应用：用于树木资源监测的高分辨率传感器和深度学习模型论文已打包好 还有一份研究生及SCI论文攻略包本文总结了高分辨率卫星和传感器技术的发展，结合人工智能技术（CNN/ViT/UNet）的应用，推动了树木三维结构（如树冠高度和木材体积）的精准监测。模型其实也不复杂，是基于UNet的，如图所示。

咱们今天和大家聊聊在机器学习和深度学习领域，（Random Forest）和（LSTM）各自在处理数据时具有独特的优势。那么，将两者结合可以发挥它们各自的优点，从而提升模型的性能~：随机森林能够通过集成多个决策树来提高泛化能力，减少过拟合。而LSTM擅长处理时间序列数据，通过在时间维度上捕捉长期依赖关系。将两者结合，可以利用随机森林的集成优势和LSTM的序列建模能力。：LSTM在时序数据中的表现非常优秀，但它可能会受到梯度消失和爆炸的影响。

Transformer 是 NLP 最重要的技术发展，也是最近DeepSeek等大模型的基础，然而它们的过程仍然不透明，缺乏可解释性。这是一个一直存在的问题，因为随着机器学习的重大进步，我们并不总是能够解释黑箱模型的内部。（需要Transformer学习资源的可关助工重号：AI技术星球 发送暗号：211C 获取）

通过公平 AUC（ES-AUC）指标（图 7），可以观察到 FairDiffusion 生成的图像与临床特征描述具有更高的一致性，特别是在青光眼和杯盘比的分类任务中，弱势群体的 AUC 值均有明显提升。FairGenMed 不仅为生成模型提供了充足且多样化的训练样本，同时也为公平性指标（如 ES-FID、ES-IS、ES-AUC）的设计提供了坚实的数据基础，有助于推动医学生成模型在公平性与实用性上的双重提升。为此，该研究引入了公平贝叶斯扰动机制，通过针对不同群体施加自适应高斯扰动，缩小群体间的误差差距。

从投稿到出版平均需要约14周，涵盖自然科学的广泛领域，包括物理学、化学、天文学、地球科学、生物学、工程学、农学、医学和药学等。该刊网友反馈非常好，妥妥的潜力刊，收录包括生物医学在内的大量研究，审稿周期就1个月左右，门槛低，暂无负面评价。全科收稿，年发文量800+，安全无风险预警!该刊灌水神刊，审稿超级快，公认的好投，影响因子4+，没有强制要求想要水个毕业的老师抓紧！没时间读、不敢读、不愿读、读得少、读不懂、读不下去、读不透彻一篇完整的论文？该刊潜力无限，创刊时间短，潜力无限，现在投稿人少，竞争较小！

基于知识图谱的推理通常依赖于神经网络模型来捕捉图谱中的结构信息，这些模型通过前向传播过程进行推理预测。例如，采用基于图神经网络（GNN）的推理方法，特别是基于注意力机制的图卷积神经网络（Graph Attention Network，GAT），该方法通过计算实体之间的相似度并为它们分配相应的权重，从而推断出实体之间的关系。

数据级融合是在预处理阶段将不同模态的原始数据直接合并，适用于高度相关和互补的数据场景。

大佬Christoph Bergmeir的PPT讨论了多个时间序列模型的问题，讲了一些常见时间序列模型的问题以及一些trick：常见模型问题总结接下来是常见的深度学习时间序列模型存在的问题。。也是老生长谈的问题了，公开数据集杀疯了，一测一个sota；私有数据集上拉跨，一测一个不吱声。

深度学习是机器学习的一个子集，通过构建多层神经网络模拟人脑的抽象和推理能力，特别擅长处理图像、语音、文本等非结构化数据。其核心优势在于自动特征提取能力，相比传统机器学习依赖人工设计特征，深度学习通过多层非线性变换自动发现数据中的隐藏规律。

YOLO与Transformer的融合在精度-效率平衡和复杂场景泛化上仍有提升空间，其天花板受限于硬件算力与算法创新的协同突破。当前最适配人群为需高精度检测且具备计算资源的工业与科研团队，而医疗与无人机领域是近期落地热点。

特点：将已学知识迁移到新任务（如用ImageNet预训练模型做医学图像分类）。通过组合不同分类方式，可灵活应对实际问题（如用生成模型做半监督分类）。特点：不假设数据分布，模型复杂度随数据量增长（如KNN、决策树）。特点：结合多个弱模型提升性能（如随机森林、XGBoost）。特点：利用数据自身构造监督信号（如BERT通过掩码预测学习）。特点：用极少量样本训练模型（如Meta-Learning）。特点：数据逐步输入，模型动态更新（如实时广告点击预测）。监督学习（Supervised Learning）

要系统学习YOLO（You Only Look Once）算法，需要从理论基础、编程实践、框架应用及项目实战四个维度展开。

通过这份全面的指南，释放强化学习 （RL） 的全部潜力，这是人工智能的一个重要子领域。本书深入探讨了 RL 的核心概念、数学和实用算法，帮助您全面了解这项尖端技术。本书首先概述了马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡洛方法和时间差异学习等基本概念，并使用清晰简洁的示例来解释 RL 理论的基础知识。以下部分介绍价值函数近似，这是 RL 中的一种关键技术，并探讨了各种策略近似，例如策略梯度方法和高级算法，如近端策略优化 （PPO）。

在自动驾驶领域，它通过深度视觉技术帮助汽车实时感知和理解环境，结合多模态数据融合技术，实现更安全、高效的自动驾驶。同时，DeepSeek的智能视频处理能力也在安防、应急指挥等领域发挥重要作用，通过高精度的目标检测和图像分割，提升公共安全水平。：DeepSeek展现出巨大潜力。：DeepSeek通过优化生产流程中的设备操作和维护，结合传感器数据实时监控生产线状态，有效提升了生产效率和产品质量。这些应用场景充分展示了DeepSeek大模型在不同领域的强大适应性和创新潜力，为各行各业的智能化转型提供了有力支持。

通过以上步骤，从基础理论到实践案例，逐步掌握使用PPO算法解决两足机器人步行问题的关键技术和实现方法。结合仿真平台和现有工具，进行实践操作，进一步深化理解和应用能力。2024年零基础AI学习路线部分新增内容。

在机器学习领域，有许多形式简单却非常巧妙的想法（idea）。这些想法往往能够在保证算法简洁性的同时，解决复杂的问题。下面列出了一些典型的例子：原理：Isolation Forest通过递归地将数据空间分割成子空间，来识别异常点。异常点通常更容易被孤立，因为在空间中与其他点的距离更远。通过构建多棵随机分割的二叉树（隔离树），那些在少数几步分割中就被孤立的点更可能被标记为异常点。 应用场景：异常检测在金融欺诈识别、网络安全等领域有着广泛应用。 原理：Word2Vec通过训练神经网络来预测词语在句子中的出现概率