寫在前面今天我們探討下深度學(xué)習(xí)技術(shù)如何改善在複雜環(huán)境中基於視覺的SLAM（同時(shí)定位與地圖建構(gòu)）表現(xiàn)。透過將深度特徵提取和深度匹配方法相結(jié)合，這裡介紹了一種多功能的混合視覺SLAM系統(tǒng)，旨在提高在諸如低光條件、動態(tài)光照、弱紋理區(qū)域和嚴(yán)重抖動等挑戰(zhàn)性場景中的適應(yīng)性。我們的系統(tǒng)支援多種模式，包括拓展單目、立體、單目-慣性以及立體-慣性配置。除此之外，也分析如何將視覺SLAM與深度學(xué)習(xí)方法結(jié)合，以啟發(fā)其他研究。透過在公共資料集和自採樣資料上的廣泛實(shí)驗(yàn)，展示了SL-SLAM在定位精度和追蹤魯棒性方面優(yōu)

在當(dāng)今科技日新月異的浪潮中，人工智慧（ArtificialIntelligence,AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)（MachineLearning,ML）與深度學(xué)習(xí)（DeepLearning,DL）如同璀璨星辰，引領(lǐng)著資訊科技的新浪潮。這三個(gè)詞彙經(jīng)常出現(xiàn)在各種前沿討論和實(shí)際應(yīng)用中，但對於許多初涉此領(lǐng)域的探索者來說，它們的具體含義及相互之間的內(nèi)在聯(lián)繫可能仍籠罩著一層神秘面紗。那讓我們先來看看這張圖?？梢钥闯?，深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智慧之間存在著緊密的關(guān)聯(lián)和遞進(jìn)關(guān)係。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)特定領(lǐng)域，而機(jī)器學(xué)習(xí)

自2006年深度學(xué)習(xí)概念被提出以來，20年快過去了，深度學(xué)習(xí)作為人工智慧領(lǐng)域的一場革命，已經(jīng)催生了許多具有影響力的演算法。那麼，你所認(rèn)為深度學(xué)習(xí)的top10演算法有哪些呢？以下是我心目中深度學(xué)習(xí)的頂尖演算法，它們在創(chuàng)新、應(yīng)用價(jià)值和影響力方面都佔(zhàn)有重要地位。 1.深度神經(jīng)網(wǎng)路（DNN）背景：深度神經(jīng)網(wǎng)路（DNN）也叫多層感知機(jī)，是最普遍的深度學(xué)習(xí)演算法，發(fā)明之初由於算力瓶頸而飽受質(zhì)疑，直到近些年算力、數(shù)據(jù)的爆發(fā)才迎來突破。 DNN是一種神經(jīng)網(wǎng)路模型，它包含多個(gè)隱藏層。在該模型中，每一層將輸入傳遞給下一層，並

雙向LSTM模型是一種用於文字分類的神經(jīng)網(wǎng)路。以下是一個(gè)簡單範(fàn)例，示範(fàn)如何使用雙向LSTM進(jìn)行文字分類任務(wù)。首先，我們需要匯入所需的函式庫和模組：importosimportnumpyasnpfromkeras.preprocessing.textimportTokenizerfromkeras.preprocessing.sequenceimportpad_sequencesfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Emquencesfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Emquencesfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers

概述為了讓ModelScope的使用者能夠快速、方便的使用平臺提供的各類模型，提供了一套功能完備的Pythonlibrary，其中包含了ModelScope官方模型的實(shí)現(xiàn)，以及使用這些模型進(jìn)行推理，finetune等任務(wù)所需的資料預(yù)處理，後處理，效果評估等功能相關(guān)的程式碼，同時(shí)也提供了簡單易用的API，以及豐富的使用範(fàn)例。透過呼叫l(wèi)ibrary，使用者可以只寫短短的幾行程式碼，就可以完成模型的推理、訓(xùn)練和評估等任務(wù)，也可以在此基礎(chǔ)上快速進(jìn)行二次開發(fā)，實(shí)現(xiàn)自己的創(chuàng)新想法。目前l(fā)ibrary提供的演算法模型，

編輯|蘿卜皮自2021年發(fā)布強(qiáng)大的AlphaFold2以來，科學(xué)家們一直在使用蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測模型來繪制細(xì)胞內(nèi)各種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的圖譜、發(fā)現(xiàn)藥物，并繪制每種已知蛋白質(zhì)相互作用的「宇宙圖」。就在剛剛，GoogleDeepMind發(fā)布了AlphaFold3模型，該模型能夠?qū)Πǖ鞍踪|(zhì)、核酸、小分子、離子和修飾殘基在內(nèi)的復(fù)合物進(jìn)行聯(lián)合結(jié)構(gòu)預(yù)測。AlphaFold3的準(zhǔn)確性對比過去許多專用工具（蛋白質(zhì)-配體相互作用、蛋白質(zhì)-核酸相互作用、抗體-抗原預(yù)測）有顯著提高。這表明，在單個(gè)統(tǒng)一的深度學(xué)習(xí)框架內(nèi)，可以實(shí)現(xiàn)

因果卷積神經(jīng)網(wǎng)路是一種針對時(shí)間序列資料中的因果關(guān)係問題而設(shè)計(jì)的特殊卷積神經(jīng)網(wǎng)路。相較於常規(guī)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因果卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在保留時(shí)間序列的因果關(guān)係方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢，並在時(shí)間序列資料的預(yù)測和分析中廣泛應(yīng)用。因果卷積神經(jīng)網(wǎng)路的核心思想是在卷積操作中引入因果關(guān)係。傳統(tǒng)的捲積神經(jīng)網(wǎng)路可以同時(shí)感知到當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)前後的數(shù)據(jù)，但在時(shí)間序列預(yù)測中，這可能導(dǎo)致資訊外洩問題。因?yàn)楫?dāng)前時(shí)間點(diǎn)的預(yù)測結(jié)果會受到未來時(shí)間點(diǎn)的資料影響。因果卷積神經(jīng)網(wǎng)路解決了這個(gè)問題，它只能感知到當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)以及先前的數(shù)據(jù)，無法感知到未來的數(shù)

孿生神經(jīng)網(wǎng)路（SiameseNeuralNetwork）是一種獨(dú)特的人工神經(jīng)網(wǎng)路結(jié)構(gòu)。它由兩個(gè)相同的神經(jīng)網(wǎng)路組成，這兩個(gè)網(wǎng)路共享相同的參數(shù)和權(quán)重。同時(shí)，這兩個(gè)網(wǎng)路也共享相同的輸入資料。這個(gè)設(shè)計(jì)靈感源自於孿生兄弟，因?yàn)檫@兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)路在結(jié)構(gòu)上完全相同。孿生神經(jīng)網(wǎng)路的原理是透過比較兩個(gè)輸入資料之間的相似度或距離來完成特定任務(wù)，如影像匹配、文字匹配和人臉辨識。在訓(xùn)練過程中，網(wǎng)路會試圖將相似的資料映射到相鄰的區(qū)域，將不相似的資料映射到遠(yuǎn)離的區(qū)域。這樣，網(wǎng)路能夠?qū)W習(xí)如何對不同的資料進(jìn)行分類或匹配，以實(shí)現(xiàn)相應(yīng)