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深度置信网络权威发布_深度置信网络和卷积神经网络(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-12-02

深度置信网络

𐟔夺𚥷妙𚨃𝦜€火的8大算法详解𐟓ˆ 𐟎蠥𗧧痢ž经网络(CNN) 专门用于处理图像和语音等二维数据的深度学习模型。通过卷积层、池化层和全连接层，实现对图像的特征提取和分类。 𐟓Š 图神经网络(GNN) 使用神经网络来学习图结构数据，提取和发掘图结构数据中的特征和模式，满足聚类、分类、预测、分割、生成等图学习任务需求。 𐟔„ 循环神经网络(RNN) 用于处理序列数据的深度学习模型。通过引入循环连接，可以捕捉序列数据中的时序信息，适用于语言模型、机器翻译等任务。 𐟎”Ÿ成对抗网络(GAN) 通过博弈的方式训练生成模型的深度学习模型。由生成器和判别器两个网络组成，通过对抗训练的方式，使得生成器可以生成逼真的样本。 𐟏† 深度Q网络(DQN) 解决强化学习问题的深度学习算法，通过近似Q值函数和与环境交互进行学习和优化。 𐟔 深度置信网络(DBN) 无监督学习算法，用于学习数据的分布和特征表示。由多个受限玻尔兹曼机组成。 𐟕𐯸 长短期记忆网络(LSTM) RNN的一种变体，用于处理长序列数据和解决梯度消失问题。能够捕捉长期依赖关系。 𐟤– Transformer 用于自然语言处理等任务，通过自注意力和编码-解码结构实现。

机器学习和深度学习12种核心算法详解今天我们来简单介绍一下机器学习和深度学习中的一些核心算法和神经网络：聚类算法 𐟓Š 聚类算法将数据分成不同的组或簇，组内的数据点彼此相似，而不同组之间的数据点差异较大。贝叶斯算法 𐟧 贝叶斯算法基于贝叶斯定理，用于推断和预测基于先验概率和观测数据的事件概率。回归算法 𐟓ˆ 回归算法用于建立输入变量和输出变量之间的关系模型，以便进行预测或估计。决策树 𐟌𓊠 决策树是一种树状结构，通过一系列的分支和决策节点来表示不同的决策路径，用于分类和预测。支持向量机 𐟛᯸ 支持向量机是一种监督学习算法，通过将数据映射到高维特征空间，构建一个最优的超平面来进行分类。 kNN算法 𐟑加 k最近邻算法根据最近邻的样本进行分类或预测，即根据与待分类样本最接近的k个邻居的标签进行决策。正则化算法 𐟔„ 正则化算法在机器学习中用于降低模型的复杂度，防止过拟合，并提高模型的泛化能力。关联规则算法 𐟛’ 关联规则算法用于发现数据集中项之间的关联或相关性，例如购物篮分析中的商品关联。前馈神经网络 𐟧 前馈神经网络是一种基于人工神经元构建的深度学习模型，用于解决分类和预测问题。深度学习算法 𐟌 深度学习算法是一类基于人工神经网络的机器学习算法，通过多层次的神经网络结构进行学习和预测。主成分分析 𐟓‰ 主成分分析是一种降维算法，用于从高维数据中提取主要特征，并将其转换为低维表示。集成学习 𐟤 集成学习算法通过结合多个基础学习模型的预测结果，以获得更好的整体预测性能。常见的集成学习方法包括随机森林和梯度提升树。 CNN（卷积神经网络） 𐟖𜯸 用于图像和视觉任务的深度学习算法，可以提取特征和进行分类、目标检测等任务。 RNN（循环神经网络） 𐟔„ 适用于序列数据处理，如自然语言处理、语音识别等任务。能够捕捉时间依赖关系。 GAN（生成对抗网络） 𐟎芠用于生成新样本，如图像生成、图像修复等任务。通过生成器和判别器的对抗训练实现。 DQN（深度Q网络） 𐟎 解决强化学习问题的深度学习算法，通过近似Q值函数和与环境交互进行学习和优化。 GNN（图神经网络） 𐟓Š 处理图结构数据，学习节点关系和图的特征。通过迭代更新节点表示向量实现。 DBN（深度置信网络） 𐟌€ 无监督学习算法，用于学习数据的分布和特征表示。由多个受限玻尔兹曼机组成。这些算法在机器学习和深度学习中扮演着重要角色，了解它们可以帮助你更好地理解和应用这些技术。

2024诺贝尔物理学奖得主杰弗里ⷅⷨ𞛩ῨGeoffrey Hinton)有哪些著名的成就？ Geoffrey Hinton在人工智能领域，特别是在神经网络和深度学习方面，有着众多著名的成就。以下是一些关键的贡献： 1. 反向传播算法：Hinton是将反向传播（Backpropagation）算法引入多层神经网络训练的关键人物之一。这一算法极大地推动了神经网络的发展，因为它提供了一种有效的方法来训练具有多个隐藏层的网络，从而为解决复杂问题奠定了基础。 2. 深度学习的概念提出：2006年，Hinton与他的同事们提出了深度学习的概念，并基于深度置信网络（Deep Belief Networks, DBN）发展了非监督贪心逐层预训练方法。这项工作被认为是深度学习复兴的一个重要转折点，它展示了深层网络可以被有效地训练，并且能够从大量数据中提取有用的特征。 3. 玻尔兹曼机的研究：Hinton对受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines, RBMs）做出了重要的研究，这是一种概率生成模型，它成为了构建深度置信网络的基础。 4. 语音识别和图像识别的进步：Hinton和他的团队的工作显著提高了机器学习系统在语音识别和图像识别任务上的表现。例如，在2012年的ImageNet挑战赛中，他们使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）获得了突破性的成果。 5. 谷歌大脑项目：Hinton参与并领导了谷歌的大规模人类大脑模拟项目——“谷歌大脑”计划，该计划致力于开发更强大的机器学习技术。 6. 图灵奖：由于他对深度学习领域的杰出贡献，Hinton于2018年荣获计算机科学界的最高荣誉——图灵奖。 7. 诺贝尔物理学奖：2024年，他因在人工神经网络方面的基础性发现和发明而与John Hopfield共同获得诺贝尔物理学奖。 Hinton的工作不仅促进了理论层面的理解，而且对实际应用产生了深远的影响，包括但不限于自然语言处理、视觉识别以及许多其他AI相关的领域。

瑞士卷事件，背后真相究竟如何？当看到视频中家庭成员间因瑞士卷而起的“矛盾”，我不禁产生了疑问。在流量为王的网络时代，这样的情节是否过于刻意？难道真的是为了挑起对立、博取流量而精心编排的剧本？我认为这可能性不小。或许，真实的生活远比这来得复杂，但如此“戏剧化”的情节，实在令人难以置信。我们每个人都在网络上看到过各种故事，但真正的情感流露和矛盾冲突，往往比这更为微妙和深刻。对于这起事件，我期待一个更为真实的解释和回应。毕竟，网络世界需要的是真实和深度，而不是简单的剧本和矛盾对立。𐟤”𐟤”𐟒쀀

超参数调优指南：让你的模型效果飞起来！你是不是也在写论文或者做项目的时候，感觉模型效果总是提不上去？别急，今天我来给你分享一个超参数调优的完整指南，帮你轻松搞定这个问题！ 1⃣️ 参数和超参数的区别首先，咱们得搞清楚什么是参数和超参数。模型参数是那些从数据中估计出来的，比如深度神经网络的权重。而模型超参数则是那些无法从数据中估计的，用来估计模型参数的，比如学习率。 2⃣️ 超参数调优是什么？简单来说，超参数调优就是找到一组能最大化模型效果的超参数组合。这个过程有点像在黑暗中找钥匙，需要一点耐心和技巧。 3⃣️ 如何进行超参数调优？手动调优：手动试验不同的超参数组合，每次都用一组新的超参数来训练模型。这种方法虽然麻烦，但效果往往不错。自动调优：利用现有的算法来自动化这个过程。你需要指定一组超参数和对这些超参数的限制，然后算法会帮你完成剩下的工作，找到最佳的超参数组合。 4⃣️ 超参数调优方法这里介绍几种常见的超参数调优方法： Random Search：随机搜索不同的超参数组合。 Grid Search：在指定的范围内搜索所有可能的组合。 Bayesian Optimization：利用贝叶斯优化来找到最佳的超参数组合。 Tree-structured Parzen estimators (TPE)：利用树结构的Parzen估计器来优化超参数。 5⃣️ 超参数调优算法接下来介绍几种常见的超参数调优算法： Hyperband：一种高效的超参数调优算法。 Population-based training (PBT)：基于种群的训练方法。 BOHB：结合了贝叶斯优化和Hyperband的优点。 6⃣️ 超参数优化工具还有一些工具可以帮助你进行超参数调优，比如： Scikit-learn：一个著名的机器学习库。 Scikit-Optimize：基于Scikit-learn的超参数调优工具。 BayesianOptimization：一个专门用于贝叶斯优化的库。 7⃣️ 超参数调优资源和示例最后，介绍一些经典算法和框架的超参数调优案例：随机森林：如何调整决策树的深度和数量。 XGBoost：如何调整学习率和正则化参数。 LightGBM：如何调整叶子节点数量和特征选择。 CatBoost：如何调整分类器的置信度。 Keras：如何调整神经网络的层数和激活函数。 PyTorch：如何调整优化器和损失函数。总结一下，超参数调优是一个需要耐心和技巧的过程，但只要你掌握了这些方法，你的模型效果一定会飞起来！赶紧动手试试吧！

mobilenetv4预训练权重 𐟓𑠍obileNet V4 不仅仅是一次普通的网络更新，它为移动设备带来了革命性的架构设计。通过引入“通用倒瓶颈(UIB)”块，这种设计融合了倒瓶颈、ConvNext、前馈网络以及一种全新的“额外深度可分”变体，使得设备运行速度更快、更高效。 𐟒堩€Ÿ度提升的秘密武器：MobileMQA注意力块 —— 这是一个专为移动加速器优化的创新设计，能够显著提高性能，实现高达39%的速度提升。想象一下，你的设备在处理复杂任务时，速度快到令人难以置信！ 𐟔砤𜘥Œ–的神经架构搜索（NAS） —— NAS不仅提高了MobileNet V4搜索的效率，还使得这个模型系列在各种硬件上，从移动CPU到苹果神经引擎和谷歌Pixel EdgeTPU等专用加速器，都几乎达到了性能和效率的帕累托最优。 𐟌 蒸馏技术：准确度的飞跃 —— MobileNet V4-Hybrid-Large通过使用一种新颖的蒸馏技术，在图像识别任务上达到了87%的惊人准确度，并在Pixel8 EdgeTPU上实现了3.8毫秒的极速处理时间。 𐟛 技术深掘：UIB模块的设计精髓 —— UIB模块是一个高效的网络设计块，它能够灵活地适应各种优化目标，是通过精细化的NAS方法整合倒瓶颈(IB)、ConvNext块及ViT中的FFN块而形成的。它的设计简洁却不失强大，能在保持高效率的同时，提供出色的模型性能。 𐟔 面向未来的设计原则 —— MobileNet V4采用了基于广泛测试的组件，如深度可分离卷积、ReLU和BatchNorm，这些都是为了确保模型不仅高效，还能与广泛的硬件平台兼容。而直接而简单的Mobile MQA注意力机制则是追求最佳性能的关键。 𐟎“ 改进的NAS策略 —— 通过采用两阶段搜索策略，先是确定最佳的滤波器尺寸，然后精细化UIB块中深度卷积层的配置，这种方法显著提高了搜索的效率和最终模型的质量。 𐟚€ YOLO系列改进 —— 在YOLO系列中引入MobileNet V4，标志着对轻量化、高效的目标检测架构的又一重大突破，进一步提升了处理速度和准确度。

AI生成图片乱真，如何识别真假？最近看到一张名为Cyberchuck的追尾图，简直让人惊呆了！这张图片居然是AI生成的，逼真程度简直让人难以置信。AI技术的发展确实给我们带来了很多便利和创新，但同时也带来了一些新的挑战和问题。首先，AI生成图片的能力真是让人叹为观止。通过深度学习和神经网络，AI可以学习大量的图像数据，然后生成新的、逼真的图片。这种技术在艺术创作、游戏设计和影视特效等领域有着广阔的应用前景。然而，这也带来了一个潜在的风险：我们可能难以区分真实与虚构的图片，从而被误导。这种情况下，我们该如何识别和验证信息的真实性呢？AI技术的发展就像一把双刃剑。它既带来了许多积极的影响，但也存在潜在的负面影响。我们应该充分利用AI带来的便利，同时通过教育和技术手段，有效减少其潜在的负面影响。总之，AI生成图片的技术已经达到了令人难以置信的逼真程度，这不仅展示了技术的进步，也引发了人们对信息真实性的担忧。我们应该保持警惕，学会辨别真假，充分利用技术的优势，同时避免其潜在的弊端。

YOLOv1-v9：实时目标检测的进化史 YOLO（You Only Look Once）是一种用于实时目标检测的深度学习方法。与其他目标检测算法相比，YOLO 以其高效的速度和相对较高的准确性而著称。以下是 YOLO 算法的基本概念和其不同版本的发展情况： YOLO 的基本原理 𐟓š YOLO 算法的核心思想是将目标检测视为一个回归问题，直接从图像像素预测边界框和类别概率。这种方法避免了传统两阶段检测器（如 R-CNN）中的候选区域生成步骤，从而大大加快了检测速度。 YOLO 的主要特点 𐟌Ÿ 单一网络：YOLO 使用单一的神经网络，直接从图像输入到边界框坐标和类别概率的输出。网格划分：将输入图像划分为 SxS 的网格单元格，每个网格单元负责检测其内部的物体。边界框预测：每个网格单元预测 B 个边界框及其置信度分数。类别概率：每个边界框关联一个条件类别概率，即在给定边界框存在的情况下属于某个类别的概率。非极大值抑制 (NMS)：用于从多个重叠的边界框中选择得分最高的边界框。 YOLO 的进化史 𐟌𑊙OLOv1：最初版本的 YOLO，提出了将目标检测转化为回归问题的思路。 YOLOv2：引入了 Darknet-19 网络，并添加了批量归一化和锚点框，提高了检测速度和准确性。 YOLOv3：使用 Darknet-53 网络，进一步提升了准确性和速度。 YOLOv4：引入了更多优化技巧，如 Mosaic 数据增强和 SPP 模块，提升了模型的泛化能力。 YOLOv5：优化了模型结构，提高了检测速度和准确性，是当前最受欢迎的版本之一。 YOLOv6-v9：继续在速度、准确性和模型优化上进行迭代改进。总结 𐟓 YOLO 算法自其诞生以来，经历了多次重要的改进和优化。从 YOLOv1 到 YOLOv9，每一次更新都标志着目标检测领域的一次重要进步。选择哪个版本取决于具体的应用需求和性能要求。

五种机器学习方法构建心血管预测模型近年来，机器学习方法在医学领域的应用越来越广泛。今天，我想和大家分享一篇发表在顶级期刊上的文章，题目是《基于血常规和生化检测数据的机器学习诊断模型构建》。这篇文章的研究团队利用五种机器学习算法，基于血常规和生化检测数据，构建了针对多种心血管疾病的预测模型。研究背景与数据来源 𐟓Š 这项研究从厦门大学附属第一医院的神经内科和心脏病科收集了2018年至2023年间的住院患者和健康体检者的数据。他们从血常规和生化检测数据中提取了50个特征，然后利用这些数据构建了多种心血管疾病的预测模型。模型构建与训练 𐟚€ 研究团队采用了五种不同的机器学习算法：逻辑回归（LR）、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、XGBoost和深度神经网络（DNN）。他们将数据划分为7:3的训练集和验证集，并进行标准化处理。通过网格搜索交叉验证和手动微调来选择最佳超参数，最终通过5倍交叉验证和AUC值来确定最佳模型。模型性能评估 𐟓ˆ 模型的性能评估包括灵敏度、特异性、PPV、NPV、F1评分、MCC、准确性和AUC等多个指标。研究团队还使用了自举法来计算95%的置信区间，以评估模型的稳健性。模型应用与特征分析 𐟔 XGBoost在综合性能上表现最佳，结合血常规和生化检测数据的模型效果更好。在69个细分模型中，扩张型心肌病模型的区分性能尤为突出。通过SHAP算法分析特征贡献，确定了如钾、总蛋白等通用指标在区分疾病和健康个体、不同类型疾病中的重要性，为临床诊断和预防提供了依据。总结与展望 𐟌Ÿ 预测模型在医学领域的应用非常重要，尤其是心血管疾病的预测。通过机器学习方法，我们可以更准确地预测疾病的发生和发展，为临床诊断和预防提供有力支持。如果你对机器学习方法感兴趣，不妨多积累一些相关的SCI论文，这对提升你的竞争力非常有帮助。希望这篇文章对你有所帮助！如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言，我们一起讨论！

R-CNN：目标检测的深度学习之旅 𐟚€ R-CNN（基于区域的卷积神经网络）是一种用于目标检测的深度学习算法，由Girshick等人在2014年提出。它的工作流程如下：选择性搜索 𐟔 首先，对输入图像进行选择性搜索，生成约2000个候选区域，这些区域可能包含目标对象。选择性搜索是一种贪婪算法，通过将较小的分割区域组合起来生成区域建议。与随机建议生成算法相比，该算法的优势在于可以将建议数量限制在2000个左右，而且这些区域建议的召回率很高。特征提取 𐟧 接下来，对每个候选区域进行缩放或裁剪，使其符合CNN的输入尺寸（例如227x227）。然后，用预训练的CNN（例如AlexNet）对每个候选区域进行特征提取，得到一个固定长度的特征向量（例如4096维）。分类与回归 𐟓ˆ 用SVM对每个特征向量进行分类，判断其是否属于某个类别。SVM的思想是找到一条线，把不同类别的数据分开，而且这条线要尽可能远离数据点，这样就能更好地区分数据。最后，用线性回归器对每个边界框进行微调，使其更贴合目标对象。非最大抑制 𐟚늤𘺤𚆥䄧†上述模型在图像中产生的额外边界框，我们使用了一种称为非最大抑制的算法。该算法分为以下三个步骤：丢弃置信度小于特定阈值（如0.5）的对象。在候选区域中选择概率最高的区域作为预测区域。最后一步，舍弃那些与预测区域的IoU（intersection Over Union）超过0.5的区域。通过这些步骤，R-CNN能够有效地在图像中检测并定位目标对象。

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