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python图神经网络,注意力机制、Transformer模型、目标检测算法、强化学习等

已有 704 次阅读 2023-11-15 17:18 |个人分类:机器学习|系统分类:科研笔记

近年来,伴随着以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习的快速发展,人工智能迈入了第三次发展浪潮,AI技术在各个领域中的应用越来越广泛

本文重点为:注意力机制、Transformer模型(BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、Swin Transformer等)、生成式模型(变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型Diffusion Model等)、目标检测算法(R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SDD等)、图神经网络(GCN、GAT、GIN等)、强化学习(Q-Learning、DQN等)、深度学习模型可解释性与可视化方法(CAM、Grad-CAM、LIME、t-SNE等)的基本原理及Python代码实现方法

注意力(Attention)机制详解

注意力机制(Attention Mechanism)源于对人类视觉的研究。在认知科学中,由于信息处理的瓶颈,人类会选择性地关注所有信息的一部分,同时忽略其他可见的信息。上述机制通常被称为注意力机制

1、注意力机制的背景和动机(为什么需要注意力机制?注意力机制的起源和发展)。

2、注意力机制的基本原理:用机器翻译任务带你了解Attention机制、如何计算注意力权重?

3、注意力机制的一些变体(硬性注意力机制、软性注意力机制、键值对注意力机制、多头注意力机制、多头注意力机制、……)。

4、注意力机制的可解释性(如何使用注意力机制进行模型解释?注意力机制的可视化技术?)

5、案例演示 6、实操练习

Transformer模型详解

相比 RNN 网络结构,其最大的优点是可以并行计算

1、Transformer模型拓扑结构

2、Transformer模型工作原理(为什么Transformer模型需要位置信息?位置编码的计算方法?Transformer模型的损失函数?)

3、自然语言处理(NLP)领域的Transformer模型:BERT、GPT-1 / GPT-2 / GPT-3 / GPT-3.5 / GPT-4(模型的总体架构、输入和输出形式、预训练目标、预训练数据的选择和处理、词嵌入方法、GPT系列模型的改进与演化、……)。

4、计算视觉(CV)领域的Transformer模型:DETR / ViT / Swin Transformer(DERT:基于Transformer的检测头设计、双向匹配损失;ViT:图像如何被分割为固定大小的patches?如何将图像patches线性嵌入到向量中?Transformer在处理图像上的作用?Swin:窗口化自注意力机制、层次化的Transformer结构、如何利用位移窗口实现长范围的依赖?)

5、案例演示 6、实操练习

生成式模型详解

在机器学习中,生成模型可以用来直接对数据建模(例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样),也可以用来建立变量间的条件概率分布。条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯定理形成。

1、变分自编码器VAE(自编码器的基本结构与工作原理、变分推断的基本概念及其与传统贝叶斯推断的区别、VAE的编码器和解码器结构及工作原理)。

2、生成式对抗网络GAN(GAN提出的背景和动机、GAN的拓扑结构和工作原理、生成器与判别器的角色、GAN的目标函数)。

3、扩散模型Diffusion Model(扩散模型的核心概念?如何使用随机过程模拟数据生成?扩散模型的工作原理)。

4、跨模态图像生成DALL.E(什么是跨模态学习?DALL.E模型的基本架构、模型训练过程)。

5、案例演示 6、实操练习

目标检测算法详解

1. 目标检测任务与图像分类识别任务的区别与联系。

2. 两阶段(Two-stage)目标检测算法:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN(RCNN的工作原理、Fast R-CNN和Faster R-CNN的改进之处 )。

3. 一阶段(One-stage)目标检测算法:YOLO模型、SDD模型(拓扑结构及工作原理)。

4. 案例演示 5、实操练习

图神经网络详解

图神经网络(Graph Neural Network,GNN)是指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的算法总称

1. 图神经网络的背景和基础知识(什么是图神经网络?图神经网络的发展历程?为什么需要图神经网络?)

2. 图的基本概念和表示(图的基本组成:节点、边、属性;图的表示方法:邻接矩阵;图的类型:无向图、有向图、加权图)。

3. 图神经网络的工作原理(节点嵌入和特征传播、聚合邻居信息的方法、图神经网络的层次结构)。

4. 图卷积网络(GCN)的工作原理。

5. 图神经网络的变种和扩展:图注意力网络(GAT)、图同构网络(GIN)、图自编码器、图生成网络。

6、案例演示 7、实操练习

强化学习详解

1、强化学习的基本概念和背景(什么是强化学习?强化学习与其他机器学习方法的区别?强化学习的应用领域有哪些?

2、Q-Learning(马尔可夫决策过程、Q-Learning的核心概念、什么是Q函数?Q-Learning的基本更新规则)。

3、深度Q网络(DQN)(为什么传统Q-Learning在高维或连续的状态空间中不再适用?如何使用神经网络代替Q表来估计Q值?目标网络的作用及如何提高DQN的稳定性?)

4、案例演示 5、实操练习

深度学习模型可解释性与可视化方法详解

1、什么是模型可解释性?为什么需要对深度学习模型进行解释?

2、可视化方法有哪些(特征图可视化、卷积核可视化、类别激活可视化等)?

3、类激活映射CAM(Class Activation Mapping)、梯度类激活映射GRAD-CAM、局部可解释模型-敏感LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanation)、等方法原理讲解。

4、t-SNE的基本概念及使用t-SNE可视化深度学习模型的高维特征。

5、案例演示 6、实操练习

阅读原文



https://blog.sciencenet.cn/blog-3559456-1409752.html

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