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人工智能深度学习发展历程-纪年录

人工智能深度学习发展历程-纪年录_第1张图片

前言

为了理解模型之间的改进关系、明确深度学习的发展目标、提高自身对模型的深度理解、贯彻爱与和平的理念。总之，我做了如下表格。

时间

重大突破

模型改进

详细信息

1847

SGD

随机梯度下降

1995

SVM

支持向量机

1982

RNN

循环神经网络，序列模型

1986

反向传播

1997

LSTM

长短期时间记忆

1998

Lenet-5

首次 应用于手写识别

2001

随机森林

2010

ReLU

relu激活函数，解决梯度消失

2012

Dropout

减少过拟合

AlexNet

首次CNN分类，

首个深度卷积网络，

采用Relu Dropout

2014

GoogleNet（Inception v1）

多分支串联网络

自监督

VGGNet

证明网络深度的重要性

R-CNN

候选框+CNN分类

2015

Batch Normalization

加速、提高泛化

ResNet

残差网络，避免梯度消失

Fast RCNN

引入ROI池化层

Faster RCNN

引入区域提议网络

UNet

seg：编解码结构

FCN

seg：全卷积网络

DeepLab系列

seg：多尺度特征融合、空洞卷积

2016

YOLO系列

SSD

一阶段检测模型

2017

Transformer

自然语言处理

DenseNet

稠密连接，加强特征传播和复用

MobileNet

轻量加速

SENet

Mask RCNN

seg&det：

RetinaNet

SegNet

池化搜索优化上采样

PSPNet

seg：金字塔池化

RefineNet

seg：多路径网络

2018

CornerNet

ICNet

seg：上下文联系

GatedSCNN

seg：门控机制聚合上下文信息

BiseNet

seg：双分支，处理高低分辨率

2019

EfficientNet

多尺度特征融合和缩放

EfficientDet

CenterNet

2020

VIT

Transformer模型

2021

CLIP

图文融合

2023

SAM

分割大模型

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    一、Java中的数字（Math）类是final类，不可继承。 1、常数 PI：double圆周率 E：double自然对数 2、截取（注意方法的返回类型） double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他