【笔记】激活函数SiLU和Swish
激活函数 SiLU 和 Swish 都是 深度学习 中用于神经网络中的非线性激活函数，旨在增强模型的表达能力和训练性能。实际上，SiLU（Sigmoid Linear Unit）和 Swish 本质上是同一个激活函数的两种不同名称。
自注意力机制在Transformer中备受瞩目，看似‘主角’，为何FFN却在背后默默扮演关键角色？
本文三桥君深入解析Transformer模型中的前馈全连接层（FFN）机制，揭示其通过两层线性变换和ReLU激活增强模型表达能力的关键作用。文章从输入准备、结构原理到计算过程进行详细阐述，并提供PyTorch实现代码。同时探讨了FFN的优化方向及与自注意力机制的协同效应，为AI从业者提供实践建议。AI专家三桥君结合图文并茂的讲解方式，帮助读者掌握这一影响Transformer性能的核心组件。
AI视觉新突破：多角度理解3D世界的算法原理全解析
多视角条件扩散算法通过多张图片输入生成高质量3D模型，克服了单图建模背面细节缺失的问题。该技术模拟人类多角度观察方式，结合跨视图注意力机制与一致性损失优化，大幅提升几何精度与纹理保真度，成为AI 3D生成的重要突破。
Flow Matching生成模型：从理论基础到Pytorch代码实现
本文将系统阐述Flow Matching的完整实现过程，包括数学理论推导、模型架构设计、训练流程构建以及速度场学习等关键组件。通过本文的学习，读者将掌握Flow Matching的核心原理，获得一个完整的PyTorch实现，并对生成模型在噪声调度和分数函数之外的发展方向有更深入的理解。
鱼类AI数量检测代码分享
本代码基于深度学习实现鱼类数量检测，使用预训练的 Faster R-CNN 模型识别图像中的鱼类，并用边界框标注位置。支持单张图片检测、文件夹批量检测、结果可视化及统计分析。需安装 PyTorch、OpenCV 等依赖库。可微调模型提升鱼类检测精度。