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深度学习/机器学习部分包括:池化、各种卷积、MLP、决策树/随机森林、支持向量机、注意力系列、残差块、Transformer及变体、ViT、YOIOv5S、RNN、ASPP、VGG-19、U-Net系列、LSTM系列(LSTM、Bi-LSTM、xLSTM)、LST、DPL、GAN、LSTNet、DiffusionModel、多头注意力、自注意力、GAM、CBAM、SE、ECA、通道注意力(CAM)、空间注意力(PAM)、硬注意力机制、瓶颈注意力机制、TripletAttention、极化自注意力、交叉注意力、稀疏注意力。等内容
大模型部分包括:RAG(Multimodal RAG、Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG、RA-LLMs)、Agent、LLM(多模态LLM、Llama 3、Qwen 2、DeepSeek MoE、DeepSeek-V2/V3)、MCP、预训练模型(ELMO、GPT-1、BERT)、Transformer及其变体(Swin Transformer、Visual Transformer、DETR)、VLM(CLIP、BLIP、BEIT-3、MobileVLM V2)、嵌入模型、多模态分割模型、Pre-Traning、Fine-Tuning 等内容
大部分图片标注了论文出处。
额外附赠 130 页开源的 ML Visuals 机器学习画图模板,一起搭配食用更佳。
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