解析用於增強記憶的元學習神經網絡

寫在前面今天我們探討下深度學習技術如何改善在複雜環境中基於視覺的SLAM（同時定位與地圖建構）表現。透過將深度特徵提取和深度匹配方法相結合，這裡介紹了一種多功能的混合視覺SLAM系統，旨在提高在諸如低光條件、動態光照、弱紋理區域和嚴重抖動等挑戰性場景中的適應性。我們的系統支援多種模式，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與深度學習方法結合，以啟發其他研究。透過在公共資料集和自採樣資料上的廣泛實驗，展示了SL-SLAM在定位精度和追蹤魯棒性方面優

在當今科技日新月異的浪潮中，人工智慧（ArtificialIntelligence,AI）、機器學習（MachineLearning,ML）與深度學習（DeepLearning,DL）如同璀璨星辰，引領著資訊科技的新浪潮。這三個詞彙經常出現在各種前沿討論和實際應用中，但對於許多初涉此領域的探索者來說，它們的具體含義及相互之間的內在聯繫可能仍籠罩著一層神秘面紗。那讓我們先來看看這張圖。可以看出，深度學習、機器學習和人工智慧之間存在著緊密的關聯和遞進關係。深度學習是機器學習的一個特定領域，而機器學習

自2006年深度學習概念被提出以來，20年快過去了，深度學習作為人工智慧領域的一場革命，已經催生了許多具有影響力的演算法。那麼，你所認為深度學習的top10演算法有哪些呢？以下是我心目中深度學習的頂尖演算法，它們在創新、應用價值和影響力方面都佔有重要地位。 1.深度神經網路（DNN）背景：深度神經網路（DNN）也叫多層感知機，是最普遍的深度學習演算法，發明之初由於算力瓶頸而飽受質疑，直到近些年算力、數據的爆發才迎來突破。 DNN是一種神經網路模型，它包含多個隱藏層。在該模型中，每一層將輸入傳遞給下一層，並

卷積神經網路（CNN）和Transformer是兩種不同的深度學習模型，它們在不同的任務上都展現了出色的表現。 CNN主要用於電腦視覺任務，如影像分類、目標偵測和影像分割等。它透過卷積操作在影像上提取局部特徵，並透過池化操作進行特徵降維和空間不變性。相較之下，Transformer主要用於自然語言處理（NLP）任務，如機器翻譯、文字分類和語音辨識等。它使用自註意力機制來建模序列中的依賴關係，避免了傳統的循環神經網路中的順序計算。儘管這兩種模型用於不同的任務，但它們在序列建模方面有相似之處，因此

雙向LSTM模型是一種用於文字分類的神經網路。以下是一個簡單範例，示範如何使用雙向LSTM進行文字分類任務。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

编辑|萝卜皮自2021年发布强大的AlphaFold2以来，科学家们一直在使用蛋白质结构预测模型来绘制细胞内各种蛋白质结构的图谱、发现药物，并绘制每种已知蛋白质相互作用的「宇宙图」。就在刚刚，GoogleDeepMind发布了AlphaFold3模型，该模型能够对包括蛋白质、核酸、小分子、离子和修饰残基在内的复合物进行联合结构预测。AlphaFold3的准确性对比过去许多专用工具（蛋白质-配体相互作用、蛋白质-核酸相互作用、抗体-抗原预测）有显著提高。这表明，在单个统一的深度学习框架内，可以实现

孿生神經網路（SiameseNeuralNetwork）是一種獨特的人工神經網路結構。它由兩個相同的神經網路組成，這兩個網路共享相同的參數和權重。同時，這兩個網路也共享相同的輸入資料。這個設計靈感源自於孿生兄弟，因為這兩個神經網路在結構上完全相同。孿生神經網路的原理是透過比較兩個輸入資料之間的相似度或距離來完成特定任務，如影像匹配、文字匹配和人臉辨識。在訓練過程中，網路會試圖將相似的資料映射到相鄰的區域，將不相似的資料映射到遠離的區域。這樣，網路能夠學習如何對不同的資料進行分類或匹配，以實現相應

因果卷積神經網路是一種針對時間序列資料中的因果關係問題而設計的特殊卷積神經網路。相較於常規卷積神經網絡，因果卷積神經網絡在保留時間序列的因果關係方面具有獨特的優勢，並在時間序列資料的預測和分析中廣泛應用。因果卷積神經網路的核心思想是在卷積操作中引入因果關係。傳統的捲積神經網路可以同時感知到當前時間點前後的數據，但在時間序列預測中，這可能導致資訊外洩問題。因為當前時間點的預測結果會受到未來時間點的資料影響。因果卷積神經網路解決了這個問題，它只能感知到當前時間點以及先前的數據，無法感知到未來的數