深度学习

UNIV：红外与可见光模态的统一基础模型https://arxiv.org/pdf/2509.15642 联合RGB-红外感知对于在各种天气和光照条件下实现鲁棒性至关重要。尽管基础模型在单一模态内表现出色，但在跨模态应用时会遭受显著的性能下降——我们将这一问题归因于模式捷径（pattern shortcut），即一种偏向于优先考虑表面传感器模式而非底层语义的模态偏差。为解决这一问题，我们提出了UNIV（UNified foundation model for InfraRed and Visible modalities），一个面向红外和可见光

Coding茶水间

基于深度学习的安检危险品检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)基于深度学习的安检危险品检测系统大家好，欢迎来到 Coding 茶水间。在公共交通与公共安全的日常守护中，安检是防止危险品流入人群的关键防线。传统依靠人工判图的安检方式，不仅工作强度大，还容易因疲劳或经验差异漏检风险物品。今天我们要分享的项目，就是基于 YOLO 算法的安检危险品检测系统——它能自动分析安检通道拍摄的箱包图像，精准识别其中的枪支、刀具等危险品，把“人眼筛查”升级为高效、稳定、可追溯的智能检测流程。

深度学习的机制学习过程便是给定输入值、期望值和初始权重，给模型输入数据（正向传播），通过初始权重与该数据进行一系列的数学预算得出输出值，然后与期望值相比较得出误差也就是损失函数，通过损失函数的链式法则计算得出误差的相对梯度，然后在使误差减少的方向上更新权重（反向传播），不断迭代该过程直到输出值与期望值基本一致

自编码器与变分自编码器：【2】自编码器的局限性在人工智能的发展历程中，一个核心问题始终萦绕不去：机器如何学会理解数据的内在结构？人类能从几个像素识别一张脸，能从几个音符听出一段旋律，能从几个词语理解一段情感。这种从有限信息中理解整体的能力，正是表示学习的核心目标。

Day 46 TensorBoard 使用介绍TensorBoard 是深度学习训练过程的可视化面板，可用于：工作原理：训练时把指标、图像、直方图等写入日志文件（*.tfevents），TensorBoard 读取该目录并在网页展示。

通俗理解卷积神经网络大家好！今天我们来聊聊卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）。你可能听说过人工智能、深度学习这些热门词，但CNN到底是什么？它为什么这么强大？别担心，我会用最通俗的语言来解释，就像讲故事一样。我们会从基础开始，一步步深入，最后看看它的实际应用。这篇文章会配上一些直观的图片，帮助你更好地理解。准备好了吗？让我们开始吧！

自定义数据在深度学习中的应用方法我将通过几个实际案例来展示如何将非标准数据应用到深度学习中。这些案例涵盖了传感器信号、时间序列、图数据等常见类型。

人工智能培训

DNN案例一步步构建深层神经网络（3）

先验知识融入深度学习模型加入先验知识的必要性端到端的深度神经网络是个黑盒子，虽然能够自动学习到一些可区分度好的特征，但是往往会拟合到一些非重要特征，导致模型会局部坍塌到一些不好的特征上面。常常一些人们想让模型去学习的特征模型反而没有学习到。

【深度学习】目标检测目录目标检测算法发展史第一阶段：传统目标检测第二阶段：深度学习时代 - Two-Stage检测器R-CNN (2013)

代码洲学长

一、RNN基本概念与数学原理循环神经网络（RNN）是一种专门用于处理序列数据的神经网络结构。与传统的前馈神经网络不同，RNN引入了"记忆"的概念，能够利用之前的处理结果来影响当前的输出。

【深度学习】循环神经网络目录序列数据为什么在序列模型中使用普通神经网络（如全连接网络）和CNN 效果不好？序列模型序列模型的两种建模方案

计算机视觉中的Mask是干啥的“Mask（掩码）” 是计算机视觉中一个看似简单、实则内涵极深的核心概念。尤其在 Mask R-CNN 这类实例分割模型中，mask 的本质是「像素级二值指示器」，用于精确刻画一个特定目标实例在图像中的空间占据区域。

All The Way North-

PyTorch ExponentialLR：按指数学习率衰减原理、API、参数详解、实战📉 “按指数学习率衰减”（Exponential Learning Rate Decay）为什么叫 “指数”，详情在后面

【深度学习】transformer架构目录Seq2Seq模型及其瓶颈Seq2Seq模型的瓶颈注意力机制（Attention）的引入Attention带来的革命性改进

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【深度学习】生成对抗网络 GAN目录自编码器1. 基本结构2. 核心特点3. 自编码器分类判别式模型 VS 生成式模型判别式模型和生成式模型的根本区别是什么？

入门篇--人工智能发展史-2-什么是深度学习，深度学习的前世今生？作者：Weisian | AI探索者 · 用通俗语言拆解硬核技术，理清深度学习的前世今生如果你用过 ChatGPT 写文案、用 Midjourney 画插画，或是惊叹于 AI 能精准识别图片里的物体、听懂你的语音指令，那你其实已经在享受深度学习的技术红利了。

经典论文精读第一期：DeepSeek-R1-Zero ——RL奇迹论文地址：https://arxiv.org/pdf/2501.12948通常我们训练 LLM 的范式流程是：Pretrain -> SFT (教会格式/指令) -> RLHF (对齐人类偏好)。