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HELLO_JOEY
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7月前
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博文
DeepSeek-R1:Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning论文解读
DeepSeek团队推出了第一代推理模型DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero通过大规模强化学习训练，展示了卓越的推理能力，但存在可读性和语言混合问题。为此，团队引入多阶段训练和冷启动数据，推出性能与OpenAI-o1-1217相当的DeepSeek-R1，并开源了多个密集模型。实验表明，DeepSeek-R1在多项任务上表现出色，尤其在编码任务上超越多数模型。未来研究将聚焦提升通用能力和优化提示工程等方向。
# 机器学习/深度学习 # 测试技术 # 知识图谱
Limiiiing
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7月前
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博文
RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| SENet V2 优化SE注意力机制，聚合通道和全局信息
RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| SENet V2 优化SE注意力机制，聚合通道和全局信息
# 函数计算 # 机器学习/深度学习 # 计算机视觉 # 知识图谱
Limiiiing
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7月前
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博文
RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2023 BiFormer 稀疏自注意力，减少内存占用
RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2023 BiFormer 稀疏自注意力，减少内存占用
# 机器学习/深度学习 # 编解码 # BI # 计算机视觉 # 知识图谱
Limiiiing
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7月前
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博文
RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| 上下文转换器CoT 结合静态和动态上下文信息的注意力机制 (含二次创新)
RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| 上下文转换器CoT 结合静态和动态上下文信息的注意力机制 (含二次创新)
# 机器学习/深度学习 # 计算机视觉 # 知识图谱
Limiiiing
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7月前
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博文
RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| 2023 引入CloFormer中的Clo block 双分支结构，融合高频低频信息（二次创新AIFI）
RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| 2023 引入CloFormer中的Clo block 双分支结构，融合高频低频信息（二次创新AIFI）
# 知识图谱
Limiiiing
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7月前
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博文
RT-DETR改进策略【卷积层】| HWD，引入`Haar小波变换`到下采样模块中，减少信息丢失
RT-DETR改进策略【卷积层】| HWD，引入`Haar小波变换`到下采样模块中，减少信息丢失
# 机器学习/深度学习 # 编解码 # 知识图谱
Limiiiing
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7月前
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博文
YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| SENet V2 优化SE注意力机制，聚合通道和全局信息
YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| SENet V2 优化SE注意力机制，聚合通道和全局信息
# 函数计算 # 机器学习/深度学习 # 计算机视觉 # 知识图谱
Limiiiing
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7月前
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博文
YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| 2023 引入CloFormer中的Clo block 双分支结构，融合高频低频信息（二次创新C2PSA）
YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| 2023 引入CloFormer中的Clo block 双分支结构，融合高频低频信息（二次创新C2PSA）
# 知识图谱
Limiiiing
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7月前
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博文
YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2023 BiFormer 稀疏自注意力，减少内存占用
YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2023 BiFormer 稀疏自注意力，减少内存占用
# 机器学习/深度学习 # 编解码 # BI # 计算机视觉 # 知识图谱
Limiiiing
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7月前
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博文
YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| 上下文转换器CoT 结合静态和动态上下文信息的注意力机制 (含二次创新C3k2)
YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| 上下文转换器CoT 结合静态和动态上下文信息的注意力机制 (含二次创新C3k2)
# 机器学习/深度学习 # 计算机视觉 # 知识图谱
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