警警的博客

UNet是一种经典的编码器-解码器架构卷积神经网络，在图像分割领域具有重要影响。其核心创新在于U形对称结构中加入了跳跃连接，通过将编码器各层特征与解码器对应层拼接，有效解决了深层网络空间信息丢失问题。编码器通过卷积和池化逐步提取抽象特征，解码器则利用上采样和跳跃连接恢复细节定位。UNet在医学图像等数据有限的任务中表现优异，并衍生出UNet++、Attention UNet等多种改进版本，持续推动图像分割技术进步。

前向扩散（Forward）：在训练时，我们把真实样本 x₀ 通过前向扩散逐步加噪得到 x₁, x₂, …, x_T我们可以随机选一个 t，直接用闭式公式从 x₀ 得到 xₜ训练阶段：利用前向扩散得到的 (xₜ, t, ε) 或 (xₜ, x₀) 等对，来监督模型预测噪声或还原方向损失函数使得模型学会“逆向还原”的能力，也就是近似逆扩散分布逆向 / 预测模型（Reverse）：训练出来的模型即是逆扩散模型，用来给定当前状态 xₜ 和 t，预测下一步 xₜ₋₁ 或噪声残差在采样时采样 / 生成

PyTorch的核心理念是灵活、易用，尤其是在动态计算图的设计上非常适合研究人员进行快速实验。其主要组件包括Tensor（基础数据结构）、Autograd（自动求导）、nn（神经网络模块）、Dataset/DataLoader（数据处理）、以及训练过程中的优化和损失函数等。对于高级功能，迁移学习和分布式训练是常用的加速训练和部署的技巧。在深度学习训练的过程中，前向传播计算损失反向传播和参数更新是训练循环中的四个关键步骤。下面，我将逐步详细解释这四个步骤，特别是在PyTorch中是如何实现的。

梳理神经网络的核心内容，可以从以下几个方面进行组织，包括神经网络的基本概念、结构、训练方法和优化技术等。神经网络是机器学习和人工智能中的核心技术之一，它模拟了人类神经系统的工作原理，能够处理复杂的任务。理解神经网络的工作原理、训练方法、优化技巧及其在各个领域的应用，对于掌握现代深度学习技术至关重要。

神经网络：模仿人类大脑工作原理，由神经元组成，每个神经元做简单的数学计算，最终输出结果。它通过调整神经元之间的连接权重来学习数据的规律。深度学习：是一种特殊的神经网络，有很多层神经元，可以从数据中自动提取复杂的特征。深度学习能做一些非常复杂的任务，比如识别图片、处理语音等。数学基础：神经网络的数学基础包括加权和、激活函数、损失函数等。通过计算这些数学公式，神经网络可以从数据中找到模式，并做出预测。最优化：神经网络的训练过程就是不断优化网络的参数（权重和偏置），常用的方法是梯度下降。卷积神经网络（CNN）

光与三角形求交方法算法，以及其加速结构 Uniform grid\uniform spatial partition\BVH

机器学习与深度学习

计算机视觉是一个跨学科领域，需要扎实的数学、机器学习、深度学习和编程基础。通过从基础到进阶的学习，不断地进行项目实践和学术论文阅读，逐步掌握计算机视觉的核心技术，并最终深入到该领域的前沿研究。