分享
扫一扫
超级会员免费看
智算菩萨
大家好，我是智算菩萨，一名热衷于探索计算机程序奥秘的爱好者。在代码的海洋里，我如同一位航行者，不断追寻着技术的灯塔，致力于将复杂的问题抽丝剥茧，用算法的智慧点亮创新的火花。
我对编程语言有着浓厚的兴趣，从Python的简洁到C++的力量，从JavaScript的灵动到Java的稳重，每一种语言都像是打开新世界大门的钥匙，让我沉浸其中，乐此不疲。
在算法与数据结构的森林里，我享受解谜的乐趣，无论是深度优先搜索的深度探索，还是动态规划的优雅求解，都让我感受到计算机科学的魅力所在。
作者QQ1248693038，粉丝群1009840934，欢迎交流学习分享！
展开
专栏收录文章
- 默认排序
- 最新发布
- 最早发布
- 最多阅读
- 最少阅读
-
自动化机器学习文献综述精读：从算法选择到“学会如何学习”
金属学习最初借用了元认知中“学习如何学习”的思想：人类在面对新任务的时候，并不会完全从零开始，而是复用过去学习到的策略，使学习过程越来越快。对应到机器学习，就是让算法能够利用以往任务的经验，加速和改进新任务的学习过程。存在一个会随经验变化的学习子系统，即基础学习器会随着新的任务数据而更新自身表现；系统必须显式地积累并利用元知识（meta-knowledge），例如任务特征、算法表现、超参数配置等，这些都不是单个任务内部的“普通数据”，而是横跨任务层面的“关于学习过程本身的知识”。原创 2025-11-20 08:46:43 · 83 阅读 · 0 评论 -
Cyberswarm 群体智能推荐算法：从社交图动力学到动态协同群体平衡
回头看 CyberSwarm 这篇工作，它并不是在“改一个算子、换个动物名字”意义上的新算法，而是试图重新回答一个老问题：在高度复杂、动态、多层次的社交网络中，如何用统一的数学框架来描述“个体偏好 + 社交影响 + 群体协同”的演化？它给出的答案可以概括成几个关键点：首先，通过社交图与共偏好超图的组合，把个体间的高阶关系纳入建模；其次，通过中央性度量、Node2Vec 嵌入和基于注意力的消息传递，把“图结构 + 社交地位 + 行为相似度”编码为可学习的特征；原创 2025-11-20 08:32:52 · 114 阅读 · 0 评论 -
多模态大语言模型领域应用综合系统综述：从理论到实践
多模态大语言模型代表了人工智能领域的一个重要进步。通过整合多种数据类型的信息处理能力，这些模型能够更好地理解和应对真实世界的复杂性。从本综述覆盖的22项研究来看，多模态LLM的应用已经跨越多个关键领域，从医疗诊断到自动驾驶，从气候分析到音乐生成。这广泛的应用范围证实了这项技术的多功能性。然而，要将这些模型从研究项目转变为实际的、可信赖的系统，仍然需要解决许多挑战。数据质量和获取、模型可靠性、计算效率和伦理责任等问题不能被忽视。原创 2025-10-29 23:08:17 · 241 阅读 · 0 评论 -
多序列离散递归下降优化器(MDRDO)论文精读
在优化算法的发展史中，我们见证了两大阵营的长期"竞争"和博弈。一方是数学理论完备、收敛性有保障的确定性方法（如梯度下降、牛顿法、共轭梯度法等），这些方法拥有坚实的数学基础，收敛速度往往很快，但对目标函数的要求非常苛刻。另一方是灵活多变、适应性强的随机启发式算法（如遗传算法、粒子群优化、蚁群算法等），这些方法应用广泛，对问题的要求宽松，但往往缺乏深层的理论依据。长期以来，从业者和研究者陷入了一个"两难选择"：要么采用理论严谨但实用性受限的确定性方法，要么采用适应性强但理论模糊的启发式算法。原创 2025-10-29 16:17:48 · 61 阅读 · 0 评论 -
BayesCNS方法论详解：用贝叶斯在线学习解决搜索系统的冷启动和概念漂移问题
时刻t，用户发出查询 qt ∈ Q，系统从物品索引 D 中返回K个物品的集合 D_qt。这些物品按照得分函数 s: D × Q → R 进行排序，该函数将文档-查询对映射到实数值的相关性分数。用户浏览返回的结果列表并产生反馈信号。为简化起见，我们用二值奖励向量 ct ∈ {0,1}^K 表示，其中 c_d_t = 1 表示用户对物品 d 执行了点击等正向操作。核心目标为了学习灵活的先验分布，使用神经网络进行参数化。原创 2025-10-24 10:19:22 · 35 阅读 · 0 评论 -
【卷积神经网络】卷积神经网络的三大核心优势：稀疏交互、参数共享与等变表示
参数共享是指在一个模型的多个函数中使用相同的参数。在传统的神经网络中，当计算一层的输出时，权重矩阵的每一个元素只使用一次。作为参数共享的同义词，我们可以说一个网络含有绑定的权重(tied weights)。对于卷积，参数共享的特殊形式使得神经网络层具有对平移等变(equivariance)的性质。如果一个函数满足输入改变，输出也以同样的方式改变这一性质，我们就说它是等变的。特别地，如果函数f(x)与g(x)满足：我们就说f(x)对于变换g具有等变性。计算效率的显著提升。原创 2025-09-02 10:35:45 · 532 阅读 · 0 评论 -
【卷积神经网络】深度学习中的卷积运算
在卷积网络的术语中，卷积的第一个参数（在这个例子中，函数x）通常叫做输入（input），第二个参数（函数w）叫做核函数（kernel function）。输出有时被称作特征映射（feature map）。卷积运算作为深度学习中的基础操作，通过其独特的数学特性为处理网格结构数据提供了强大的工具。其稀疏连接、参数共享等特点使得卷积神经网络在图像处理、语音识别等领域取得了巨大成功。理解卷积运算的数学本质对于深入掌握深度学习技术具有重要意义。原创 2025-09-02 10:28:34 · 147 阅读 · 0 评论 -
【深度学习基础】卷积神经网络全面综述：原理、模型、应用与前景分析（试读）
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为深度学习领域最具代表性的网络之一，在计算机视觉、自然语言处理等多个领域取得了令人瞩目的成就，吸引了学术界和工业界的广泛关注。现有综述主要专注于CNN在不同场景下的应用，缺乏从通用角度对CNN的全面分析，且未能覆盖近期提出的创新思想。本文旨在尽可能全面地介绍这一快速发展领域的新颖想法和前景展望。本综述不仅涵盖二维卷积，还深入探讨了一维和多维卷积的应用。原创 2025-09-02 10:13:15 · 241 阅读 · 0 评论 -
【深度学习基础】深度学习中的早停法：从理论到实践的全面解析
在深度学习的实际应用中，我们经常面临一个核心的挑战：如何构建既能在训练数据上表现良好，又能在未见过的测试数据上泛化良好的模型。这个问题的复杂性在于深度神经网络通常具有极强的表示能力，能够轻易地记住训练数据中的每一个细节，包括噪声和异常值。当模型的容量过大而训练数据相对不足时，模型往往会学习到训练数据中的特殊模式而非一般性规律，从而导致过拟合现象的产生。过拟合的典型表现是训练损失持续下降而验证损失却开始上升，形成一个不对称的U形曲线。这种现象表明模型虽然在训练集上的表现越来越好，但对新数据的预测能力却在逐渐退原创 2025-09-01 23:25:07 · 308 阅读 · 0 评论 -
【深度学习基础】深度学习中的数据增强技术：从理论到实践的解析
例如，在手写数字识别任务中，过度的旋转可能会改变数字的语义（如6变成9），而在自然图像分类中，适度的旋转通常不会影响物体类别。这种操作不仅增加了训练数据的数量，更重要的是提高了数据的多样性，使模型能够学习到更加泛化的决策边界。对于其他类型的变换，如旋转、缩放、光照变化等，原始的CNN架构并不具备内在的不变性，因此需要通过数据增强来获得这些特性。但需要注意的是，过大的旋转角度可能会改变物体的语义信息，比如将数字"6"旋转180度会变成"9"，因此旋转角度的选择需要根据具体任务来确定。原创 2025-09-01 16:36:57 · 176 阅读 · 0 评论 -
【机器学习基础】决策树算法原理及其在无人驾驶技术中的应用
决策树算法作为机器学习领域的经典技术，在无人驾驶系统中展现出了巨大的应用潜力和价值。通过对经典算法理论的深入分析和实际应用案例的详细研究，我们可以看到决策树技术在推动无人驾驶产业发展中发挥的重要作用。从基础的感知数据处理到复杂的决策控制逻辑，从传统的规则推理到现代的智能优化，决策树算法以其独特的优势为无人驾驶技术的发展提供了强有力的技术支撑。决策树算法在无人驾驶应用中的首要优势是其出色的可解释性。原创 2025-08-31 11:46:07 · 99 阅读 · 0 评论 -
【机器学习基础】无监督学习算法的现代演进：从数据探索到智能系统的自主发现能力
更重要的是，系统还能够学习到不同类型对象的几何特征模式：车辆通常表现为规则的长方体结构，行人呈现出垂直的柱状形态，树木具有不规则的分支状结构。更重要的是，这种学习过程是持续的和自适应的：当系统遇到新的环境条件时，它会自动调整特征提取策略，提高在新环境下的定位精度。通过无监督学习技术，系统能够自动发现这些隐藏的模式，比如识别出不同类型的道路场景、发现异常的交通行为、学习到驾驶员的行为偏好等。随着理论的不断完善、技术的持续创新、应用的深入拓展，无监督学习将帮助我们构建更加智能、更加自主、更加可信的AI系统。原创 2025-08-31 11:18:33 · 107 阅读 · 0 评论 -
【机器学习基础】监督学习算法的现代理解：从经典方法到无人驾驶与生成式AI的实践应用
在大语言模型的推理加速技术中，研究者开发了"投机性解码"（speculative decoding）方法，这种方法的核心思想与决策树类似：系统首先使用一个简单快速的模型生成候选序列（类似决策树的快速路径），然后使用复杂精确的模型对这些候选序列进行验证和选择（类似决策树的详细分支）。不同的是，传统SVM中的核函数是预先定义的（如高斯核、多项式核），而注意力机制中的"核函数"是通过神经网络学习得到的，因此具有更强的表达能力和适应性。在预训练阶段，模型需要学习大量的文本数据，但并非所有文本都是高质量的。原创 2025-08-31 11:07:40 · 342 阅读 · 0 评论 -
【机器学习基础】机器学习中的容量、欠拟合与过拟合：理论基础与实践指南
在机器学习中，模型的容量（Capacity）是一个描述模型学习能力范围的基本概念。通俗地说，容量反映了模型拟合各种复杂函数的能力。高容量的模型能够学习复杂的、变化剧烈的函数，而低容量的模型只能学习相对简单、变化平缓的函数。从数学角度来看，假设我们有一个假设空间H，它包含了学习算法可能选择的所有函数。模型的表示容量（Representational Capacity）就是这个假设空间中函数的丰富程度。例如，对于线性回归模型，其假设空间包含所有形如下式的线性函数：$$f(x;其中是权重向量，b是偏置项。原创 2025-08-30 17:24:33 · 147 阅读 · 0 评论 -
【机器学习基础】机器学习的要素：任务T、性能度量P和经验E
从理论基础到实际应用，机器学习正在以前所未有的速度发展和演进。本文通过深入分析机器学习的基本概念、任务类型、性能度量、算法原理和未来挑战，展现了这个领域的丰富性和复杂性。特别是在计算机视觉和无人驾驶这两个具有代表性的应用领域，我们看到了机器学习技术的巨大潜力和面临的现实挑战。未来的发展趋势表明，机器学习将朝着更加智能、安全、可解释的方向发展。多模态融合、自监督学习、联邦学习等技术将成为推动下一代人工智能系统的重要力量。原创 2025-08-29 11:53:02 · 303 阅读 · 0 评论 -
深度解析BiTGAN：基于双向Transformer生成对抗网络的长期人体动作预测
BiTGAN作为长期人体动作预测领域的重要工作，展现了深度学习技术在复杂时序建模任务中的巨大潜力。通过创新性地结合双向生成策略、改进的Transformer架构、软DTW损失函数和对偶判别器设计，BiTGAN成功解决了传统方法面临的"冻结预测"问题，在长期预测任务中取得了显著的性能提升。这项工作的技术贡献不仅限于人体动作预测领域，其核心思想和方法可以推广到其他时序建模任务中。双向一致性约束的概念可以应用于语音合成、视频生成等任务；软DTW损失可以用于任何需要序列对齐的学习任务；原创 2025-08-27 22:49:27 · 108 阅读 · 0 评论 -
基于像素级掩蔽的改进小波域水印算法精读：《Improved wavelet-based watermarking through pixel-wise masking》
像素级自适应掩蔽：首次实现了像素级别的水印强度调节，相比传统的子带或块级别方法具有更高的精度。综合HVS模型：同时考虑了频率掩蔽、亮度掩蔽和纹理掩蔽三个方面，建立了更完善的视觉模型。盲检测机制：通过巧妙的阈值设计，实现了不需要原始图像和水印强度信息的盲检测。理论与实践结合：不仅提供了完整的理论分析，还通过大量实验验证了算法的有效性。原创 2025-08-13 22:23:09 · 363 阅读 · 0 评论 -
深度学习模型的调优训练策略：从理论到实践的系统化方法论
深度学习模型的调优是一个系统工程，需要综合考虑数据、模型、训练、部署等各个环节。成功的调优不是简单地应用某个技巧，而是需要根据具体问题和约束条件，选择合适的策略组合。在实践中，建议遵循由粗到细的调优流程：首先确保基础设施正确（数据加载、模型实现等），然后进行粗粒度的超参数搜索找到合理的配置范围，最后进行细粒度的调优获得最佳性能。调优过程中的实验管理也很重要，使用工具如Weights & Biases、MLflow等可以系统地记录实验配置和结果，便于分析和复现。原创 2025-08-07 11:52:10 · 127 阅读 · 0 评论 -
DVMark：深度多尺度视频水印框架精读解析（Dvmark：a deep multiscale framework for video watermarking ）
DVMark代表了深度学习视频水印技术的重要突破，通过创新的多尺度架构、可微分失真层和时域建模，实现了鲁棒性、质量和容量的优异平衡。核心贡献建立了端到端视频水印学习的完整框架解决了不可微分失真的训练难题实现了真正的多失真鲁棒性保证了视频的时域一致性技术影响：DVMark不仅在性能上显著超越了传统方法，更重要的是为视频水印领域建立了新的技术范式，为后续研究提供了重要参考。未来展望。原创 2025-08-02 14:10:32 · 78 阅读 · 0 评论 -
时间序列分析中的Transformer：原理详解与应用指南
Transformer技术的引入为这一领域带来了新的可能性，也为解决复杂的实际问题提供了强大的工具。相信随着技术的不断发展和应用的深入探索，基于Transformer的时间序列分析将在更多领域发挥重要作用，为社会和经济发展做出更大贡献。：Darts是一个专门为时间序列预测设计的Python库，提供了多种Transformer实现，包括标准Transformer、TCN (Temporal Convolutional Network)等。：金融市场存在多种时间尺度的模式，从分钟级的短期波动到月度的长期趋势。原创 2025-07-29 10:31:42 · 310 阅读 · 0 评论 -
视觉Transformer全面解析：从原理到应用的深度剖析（《A survey on vision transformer》精读）
本文全面回顾了视觉Transformer的发展，从基础的Transformer架构到其在各种计算机视觉任务中的应用。Transformer最初在自然语言处理中取得成功，现在正在计算机视觉领域展现出巨大潜力。通过详细分析backbone网络、高级视觉任务、低级视觉任务、视频处理、多模态学习和效率优化等方面，我们可以看到Transformer技术在视觉领域的快速发展和广泛应用。原创 2025-07-29 09:54:48 · 407 阅读 · 0 评论 -
TATS论文精读《Long video generation with time-agnostic vqgan and time-sensitive transformer》：突破长视频生成的技术壁垒
视频生成作为计算机视觉领域的重要研究方向，一直以来都面临着巨大的技术挑战。相比于图像生成的快速发展，视频生成不仅需要保证每一帧的质量，还要确保帧间的时序一致性和连贯性。更为困难的是，如何生成真正的"长视频"——包含数百甚至数千帧的视频序列，这一直是该领域的技术瓶颈。原创 2025-07-26 13:27:29 · 64 阅读 · 0 评论 -
PyTorch深度学习优化实战：从理论到实践的现代化技能指南
现代PyTorch开发已经远远超越了简单的模型构建和训练，它要求开发者具备系统性的优化思维和深度的技术理解。从编译器优化到注意力机制革新，从内存管理到分布式训练，每一个环节都蕴含着巨大的性能提升潜力。掌握这些优化技能的关键在于理解底层原理与实践应用的结合。编译器技术使得高级算法描述能够自动转化为高性能实现，FlexAttention为注意力机制的创新提供了前所未有的灵活性，而现代化的分布式训练策略则让大规模模型训练变得更加可行和高效。原创 2025-07-06 22:06:44 · 179 阅读 · 0 评论 -
PyTorch 2.7深度技术解析：新一代深度学习框架的革命性演进
PyTorch 2.7的发布标志着深度学习框架技术的又一次重大跃升。从Blackwell GPU的原生支持到FlexAttention的革命性改进，从torch.compile的深度进化到Context Parallel API的创新设计，每一项技术改进都体现了对当前AI应用挑战的深入理解和前瞻性的解决方案。这一版本的成功不仅在于技术层面的突破，更在于它展现了开源社区协作的巨大威力和产学研一体化发展的重要价值。原创 2025-07-06 22:00:10 · 287 阅读 · 0 评论 -
【神经网络框架】非局部神经网络
非局部操作（Non-local Operation）是该研究的核心创新点，其数学定义源自经典计算机视觉中的非局部均值算法（Non-local Means）。原创 2025-02-09 21:05:45 · 556 阅读 · 0 评论 -
【文献讲解】《Non-local Neural Networks》
非局部神经网络通过非局部操作有效捕捉长距离依赖关系，为深度学习模型提供了一种新的构建模块。文献强调，非局部操作的通用性使其适用于多种计算机视觉任务，并呼吁未来的网络架构广泛采用这种非局部层，以进一步提升性能。原创 2025-02-09 20:43:00 · 142 阅读 · 0 评论 -
【论文精读】《Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks》
本文探讨了深度学习模型在面对对抗性攻击时的脆弱性，并提出了一种基于鲁棒优化的方法来增强神经网络的对抗鲁棒性。通过鞍点优化框架，作者提供了对抗攻击和防御机制的统一视角，并在MNIST和CIFAR-10数据集上验证了其方法的有效性。对抗训练的核心思想是将对抗样本引入训练过程，使模型能够学习到对抗样本的特征，从而提升其鲁棒性。本文通过鞍点优化框架提出了一种基于鲁棒优化的对抗训练方法，显著提升了深度学习模型的对抗鲁棒性。本文为深度学习模型的对抗鲁棒性研究提供了新的理论和实证支持，同时为未来研究指明了方向。原创 2025-02-07 11:15:32 · 435 阅读 · 0 评论 -
【论文精读】Virtual Adversarial Training——一种用于监督学习和半监督学习的正则化方法
本文提出了一种新的正则化方法——虚拟对抗训练（Virtual Adversarial Training, VAT），旨在通过引入虚拟对抗损失来增强模型的泛化能力。虚拟对抗损失衡量了给定输入条件下条件标签分布的局部平滑性，定义为模型对输入数据点周围局部扰动的鲁棒性。与传统对抗训练不同，VAT不需要标签信息来定义对抗方向，因此适用于半监督学习。本文详细阐述了VAT的核心方法，并通过实验验证了其在多个基准数据集上的有效性。：虚拟对抗训练；正则化方法；监督学习；半监督学习；对抗方向。原创 2025-02-06 11:23:33 · 168 阅读 · 0 评论 -
【论文精读】Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset
为此，本文提出了一个大规模数据集——Kinetics，以及一种新型的双流膨胀3D卷积网络（I3D），以更好地捕捉视频的时空特征。本文提出的I3D模型通过膨胀操作将2D卷积网络扩展为3D卷积网络，结合双流架构和大规模预训练，显著提升了视频动作识别的性能。I3D（Inflated 3D ConvNet）是本文提出的核心模型，通过将传统的2D卷积网络扩展为3D卷积网络，能够同时捕捉视频的空间和时间特征。膨胀操作的核心是将2D卷积核扩展为3D卷积核，同时初始化3D卷积核的权重为2D卷积核的权重。原创 2025-02-06 10:31:47 · 356 阅读 · 0 评论 -
【理论知识】 2D 卷积、3D 卷积与 3D 池化
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）在计算机视觉、视频处理和医学影像分析等领域取得了显著的成功。卷积操作作为CNN的核心，主要包括二维卷积（2D Convolution）、三维卷积（3D Convolution）和三维池化（3D Pooling）。本文将系统地介绍2D卷积、3D卷积及3D池化的基本原理、数学公式、应用场景，并通过表格和示例详细比较这些操作的差异与优势，以帮助读者深入理解这些关键技术。原创 2025-02-06 10:11:38 · 1781 阅读 · 0 评论