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2026/7/23 04:17:23
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卷积神经网络专为处理网格结构数据设计,尤其擅长图像任务。核心组件包括卷积层、池化层与全连接层。卷积层提取局部特征,池化层降维并保留关键信息。CNN 具有权值共享特性,大幅减少参数,提升效率,是计算机视觉的基础模型。
Transformer 基于自注意力机制,完全依赖注意力建模序列依赖,摒弃循环结构。它支持并行计算,训练效率大幅提升。Transformer 成为 NLP 基石,衍生 BERT、GPT 等预训练模型。其思想也被引入 CV 领域,推动多模态模型发展。
计算机视觉让机器理解图像与视频内容,包括分类、检测、分割、跟踪等任务。从传统人工特征到深度学习,CV 精度大幅提升。应用覆盖安防、医疗影像、自动驾驶、人脸识别等,是 AI 落地最广泛、最具实用价值的领域之一。
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