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ai算法套路大全,人工智能的算法有哪些

投稿2023-12-26已被浏览0

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1、人工智能的算法有哪些?AI常用算法

人工智能(AI)是一个非常广泛的领域,其中包含许多不同的算法和技术。以下是一些常见的人工智能算法:

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人工智能的算法有哪些?
机器学习(Machine Learning):机器学习是人工智能领域的一个重要分支,其主要目的是通过利用统计学习理论和算法来训练模型,使得机器能够从数据中学习并不断优化自身的预测和决策能力。机器学习算法包括监督学习、无监督学习和半监督学习等。

深度学习(Deep Learning):深度学习是一种机器学习技术,通过建立深层神经网络模型,可以从大量的数据中进行学习和预测。深度学习被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。

自然语言处理(Natural Language Processing,NLP):自然语言处理是研究人工智能系统如何理解和处理人类语言的学科。自然语言处理涉及到文本预处理、语言分析、语言生成、语言理解等多个方面。

强化学习(Reinforcement Learning):强化学习是一种通过与环境互动来学习行为策略的学习方法。通过对不断变化的环境做出反应并获得反馈,强化学习算法可以逐步优化自己的行动策略。

遗传算法(Genetic Algorithm):遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。通过从一个种群中选择和进化最适应的解决方案,遗传算法可以帮助人工智能系统找到最优解决方案。

支持向量机(Support Vector Machine,SVM):支持向量机是一种常见的监督学习算法,通过将数据映射到高维空间中,将数据分成多个类别。支持向量机算法可以处理多维数据,具有较强的分类能力。

贝叶斯网络(Bayesian Network):贝叶斯网络是一种用于表示变量之间条件依赖关系的概率图模型。贝叶斯网络可以用于预测、决策和诊断等领域,是一种广泛应用的人工智能算法。

总之,人工智能领域的算法种类繁多,随着技术的不断发展和深入研究,新的算法不断涌现。除了上述几种常见的算法,还有许多其他的算法,如决策树、神经进化算法、随机森林等等。

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目录

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一、人工智能免费视频课程和项目

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二、人工智能必读书籍

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三、人工智能论文合集

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四、机器学习+计算机视觉基础算法教程

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五、深度学习机器学习速查表(共26张)

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学好人工智能,要多看书,多动手,多实践,要想提高自己的水平,一定要学会沉下心来慢慢的系统学习,最终才能有所收获

2、ai算法套路大全,人工智能的算法有哪些

2022 年的 CVPR 论文在月初就放榜了,共有 2067 篇论文被接收。

今天,给大家介绍几个,其中刚刚开源的几个好玩算法。

DualStyleGAN

高分辨率的肖像风格迁移算法DualStyleGAN

给定一张真人图片A

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再给一张图片B,就是要变换的风格:

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算法会将图片A根据图片B的风格进行风格迁移,生成图片C

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这个效果还不错吧?

这样我们就可以根据自己喜欢的动漫角色,对自己的肖像进行风格迁移了。

一起看下更多的算法效果:

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第一列原始图像,第二列参考的风格,第三列算法生成的效果。

这个算法,可以应用到一些有头像需求的场景,提供用户一些可选的漫画风格,生成自己喜欢的肖像。

DualStyleGAN算法刚刚开源,已获得近300的star。

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项目地址:

github/williamyang1991/DualStyleGAN

算法运行官方提供了三种方法。

没有任何编程基础的小伙伴,可以体验 Web 网页。

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huggingface.co/spaces/hysts/DualStyleGAN

上传图片即可体验。

另外两种就是 Colab 环境和本地搭建。

Colab 不需要自己安装一些第三方依赖,有“梯子”可以直接打开运行。

colab.research.google/github/williamyang1991/DualStyleGAN/blob/master/notebooks/inference_playground.ipynb

想本地测试的小伙伴也可以本地部署,官方提供了 Conda 的环境,直接创建一个虚拟环境即可。

conda env create -f ./environment/dualstylegan_env.yaml

详细的内容,各位小伙伴直接看README吧。

最后再放一组惊艳的效果。

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RQ-VAE Transformer

经常看我文章的小伙伴,应该看过我写的 NÜWA(女娲)、DALL-E 算法。

今天要介绍的算法RQ-VAE Transformer在文字转图片任务上效果更好。

任务就是根据一段文字描述,生成对应描述的图片。

比如:

A cheeseburger in front of a mountain range covered with snow.

雪山前的芝士汉堡。

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算法根据我们的文字描述,生成对应的图片。

再比如:

a cherry blossom tree on the blue ocean.

蓝色海洋上盛开的樱花树。

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算法主要分为两个阶段:RQ-VAE 和 RQ-Transformer。

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前者负责编码,后者负责生成。

算法也是刚刚开源:

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项目地址:

github/kakaobrain/rq-vae-transformer

本项目只支持本地环境,第三方库可以直接根据requirements进行安装。

pip install -r requirements.txt

大家可以去体验下,有些效果挺有意思。

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VFD

DeepFake 换脸技术越来越多。

换脸的图片和视频都太逼真了,有时候肉眼很难判断。

VFD通过技术手段,可以帮助我们分析图片的真假。

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它也是 2022 年的 CVPR,刚刚开源。

至于效果,大家就自行测试吧。

项目地址:

github/xaCheng1996/VFD

絮叨

从 2022 年的 CVPR 来看,3D 重建相关的,还有 Transformer 的内容,一直挺多。

后面看情况再分享一些 3D 重建的吧。

本文有用的话,来个赞喽~

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