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AI技术路线的思维导图

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AI技术路线的思维导图

2025-04-25 11:40:09   31  举报

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AI技术路线

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大纲/内容

微小模型

传统机器学习任务

分类任务的数据预处理

聚类任务的数据预处理

回归任务的数据预处理

特征提取与降维技术

图像领域传统算法

OpenCV基础应用

边缘检测与特征匹配

图像滤波与增强

形态学操作与分割

模型优化技术

超参数调优

模型压缩与量化

过拟合处理方法

交叉验证策略

小模型

传统机器学习算法

全连接神经网络（MLP）

卷积神经网络（CNN）

支持向量机（SVM）

经典网络结构

循环神经网络（RNN）

Seq2Seq模型

CNN2SEQ架构

注意力机制引入

Transformer相关技术

Seq2Seq+Attention

MLP+Attention（Transformer Net）

Vision Transformer（VIT）

BERT与GPT模型

图神经网络

拓扑结构建模

图卷积网络（GCN）

图注意力网络（GAT）

动态图表示学习

高级组合结构

编解码结构应用

自编码器与变分自编码（VAE）

生成对抗网络（GAN）

多任务联合训练

自然语言处理技术

词向量Embedding

位置编码方法

文本分类与生成

命名实体识别

大模型

Transformer衍生模型

超大参数模型架构

智能涌现现象分析

模型并行化设计

训练效率优化

模型扩展技术

参数高效微调

知识蒸馏方法

模型稀疏化

硬件适配优化

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