AI技术路线的思维导图
2025-04-25 11:40:09 30 举报AI智能生成
ai技术路线
作者其他创作
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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