卷积神经网络可以用于小目标检测吗？

2023-03-31

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种广泛应用于计算机视觉领域的深度学习模型。CNN通过不断堆叠卷积层、池化层和全连接层等组件，可以自动从原始图像中提取出有意义的特征，从而实现诸如图像 ...

【CDA干货】神经网络损失函数：没有“最佳值”，但有“最优解”

2025-12-02

在神经网络训练中，损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜，却在损失降至0.1还是0.01时陷入迷茫；资深开发者则明白，纠结“具体降到多少”本身就是 ...

【CDA干货】机器学习分类模型：从原理到实战的完整指南

2025-11-06

在机器学习领域，“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别（是 / 否）” 到 “疾病诊断（良性 / 恶性）”，从 “客户流失预测（流失 / 留存）” 到 “图像分类（猫 / 狗 / 汽车）” ...

【CDA干货】前向神经网络隐藏层与神经元个数的确定：从原理到实操指南

2025-10-29

在构建前向神经网络（Feedforward Neural Network，简称 FNN）时，“隐藏层数目设多少？每个隐藏层该放多少个神经元？” 是每个开发者都会面临的核心决策。这两个参数直接决定了模型的 “容量”—— 即拟合复杂数据 ...

【CDA干货】卷积层之后：归一化与激活函数的取舍之道

2025-10-24

在卷积神经网络（CNN）的训练中，“卷积层（Conv）后是否添加归一化（如 BN、LN）和激活函数（如 ReLU、GELU）” 是每个开发者都会面临的基础决策。这三者的组合并非随意搭配，而是深刻影响模型训练稳定性、收敛速度 ...

【CDA干货】人工智能重塑工程质量检测：核心应用、技术路径与实践案例

2025-09-24

人工智能重塑工程质量检测：核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一道防线”。传统检测模式依赖人工肉眼观察、手持设备采样、破坏性试验，存在效率低（如 ...

【CDA干货】PyTorch 核心机制：损失函数与反向传播如何驱动模型进化

2025-07-29

PyTorch 核心机制：损失函数与反向传播如何驱动模型进化 在深度学习的世界里，模型从 “一无所知” 到 “精准预测” 的蜕变，离不开两大核心引擎：损失函数与反向传播。作为最受欢迎的深度学习框架之一，PyTorch 凭 ...

3D VLA新范式！CVPR冠军方案BridgeVLA，真机性能提升32%

2025-06-30

3D VLA新范式！CVPR冠军方案BridgeVLA，真机性能提升32% ​ 编辑：LRST 【新智元导读】中科院自动化所提出BridgeVLA模型，通过将3D输入投影为2D图像并利用2D热图进行动作预测，实现了高效且泛化的3D机器人操作学习。 ...

RNN和CNN在转移学习中的应用

2024-12-06

在现代机器学习领域，迁移学习发挥着重要作用。尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像处理、自然语言处理等任务中展现出独特优势。本文将探讨它们在迁移学习中的应用，揭示它们各自的特点以及如何利 ...

对比RNN和CNN的性能

2024-12-06

对比RNN和CNN的性能 在探讨卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）的性能时，我们必须深入了解它们在不同领域的适用性和优势。 适用领域 CNN CNN擅长 ...

大学人工智能专业学什么

2024-09-20

人工智能（AI）正迅速成为现代科技的核心，推动着各行各业的革新与发展。大学人工智能专业的学习内容非常广泛，涵盖了计算机科学、数学、哲学等多个学科的基础知识和前沿技术。具体课程设置因学校而异，但通常包括以 ...

什么是网络爬虫

2024-09-20

人工智能（AI）正迅速成为现代科技的核心，推动着各行各业的革新与发展。大学人工智能专业的学习内容非常广泛，涵盖了计算机科学、数学、哲学等多个学科的基础知识和前沿技术。具体课程设置因学校而异，但通常包括以 ...

卷积神经网络与循环神经网络：深度学习的双剑合璧

2024-08-09

在当今的数据挖掘领域，深度学习技术已经成为了推动科技进步的关键力量。其中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）作为两种核心的深度学习模型，在图像识别、自然语言处理等多个领域发挥了重要作用。尽管这 ...

深度学习与传统机器学习的差异是什么？

2024-04-23

深度学习与传统机器学习之间存在许多差异，从模型结构到数据处理方式以及适用领域等方面都有所不同。 深度学习是一种机器学习方法，其特点是通过构建深层神经网络来对数据进行建模和学习。相比之下，传统机器学习算 ...

现有的人工智能算法有哪些应用场景？

2024-02-04

随着科技的快速发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）正逐渐渗透到各个领域。人工智能算法作为实现人工智能的核心部分，已经在众多应用场景中展现出了巨大的潜力和价值。本文将介绍人工智能算法的主要应 ...

深度学习在图像处理中的应用有哪些？

2024-01-08

深度学习是人工智能领域的一种重要技术，以其出色的性能和广泛的应用而备受关注。在图像处理领域，深度学习已经取得了许多令人惊叹的成果，极大地推动了图像处理技术的发展和进步。本文将介绍深度学习在图像处理中 ...

如何提高数据分析师的人工智能技能？

2023-12-09

在当今数字化时代，数据分析师扮演着至关重要的角色。随着人工智能技术的迅猛发展，数据分析师需要不断更新和提升自己的技能，以应对日益复杂的业务需求。本文将介绍一些提高数据分析师人工智能技能的方法和策略。 ...

模式识别在图像处理中的作用是什么？

2023-10-18

模式识别是一种人工智能领域的技术，它通过对数据进行分析和学习，从中提取出数据的特征并识别出不同的模式。在图像处理中，模式识别扮演着重要的角色。下面将探讨模式识别在图像处理中的作用。 模式识别可以用于目 ...

机器学习模型评估的常见方法有哪些？

2023-10-17

机器学习模型评估是确定模型在处理未见示例时的有效性和性能的关键过程。在进行模型评估时，我们需要采用一系列常见的方法来测量和比较不同模型之间的表现。下面是常见的机器学习模型评估方法： 训练集与测试集划 ...

人工智能如何应用于数据分析领域？

2023-10-11

随着现代技术的迅猛发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）正逐渐成为各个行业的焦点。其中，在数据分析领域，人工智能的应用正在改变着我们对数据的处理方式。本文将探讨人工智能在数据分析领域的应 ...