分类目录归档：基础设施
SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种先进的目标检测算法，以下是对其的详细介绍：
SSD由Wei Liu等人在2016年的ECCV会议上提出。它借鉴了YOLO的单阶段检测思想，并结合多尺度特征检测的优势，在实时性和准确性之间找到了良好平衡点。
R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）是一种具有开创性的深度学习目标检测算法，以下是对其详细介绍：
在R-CNN出现之前，传统的目标检测方法主要基于手工特征和机器学习算法，如Haar特征和Adaboost分类器等，在面对复杂场景和多样化目标时，检测精度和效率都存在较大局限性。2014年，Ross Girshick等人提出了R-CNN，将卷积神经网络（CNN）引入目标检测领域，开启了基于深度学习的目标检测新时代。
Faster RCNN是一种深度学习目标检测框架，以下是对其详细介绍：
Faster RCNN由微软研究院的Shaoqing Ren、Kaiming He、Ross Girshick和Jian Sun共同开发。它是在R-CNN和Fast R-CNN基础上发展而来，R-CNN首次将CNN应用于目标检测，但训练过程繁琐且无法实现端到端；Fast R-CNN虽有所改进，但仍使用selective search算法生成目标候选框。Faster RCNN则使用RPN生成候选区域，摒弃了selective search算法，完全使用CNN解决目标检测任务。
扩散模型是一类基于概率的生成模型，以下是关于它的详细介绍：
转置卷积（Transpose Convolution），也叫反卷积（Deconvolution）或分数步长卷积（Fractionally-strided Convolution），是一种在卷积神经网络中常用的上采样操作，以下是关于它的详细介绍：
例如，在处理一组数据点的排序问题时，传统的排序算法是确定性的硬排序，如冒泡排序、快速排序等，它们会明确地将数据点按照大小顺序排列。而Sinkhorn Sorting Networ...
Global attention（全局注意力）是一种注意力机制，在序列到序列（seq - to - seq）模型中应用广泛。它允许解码器在生成输出序列的每一个位置时，都能够关注到整个输入序列的所有位置的信息，从而能够充分利用输入序列的全局语义。
与局部注意力的对比
全局注意力优势
Beam search（束搜索）是一种在序列生成任务（如自然语言生成、语音识别中的文本输出等）中广泛使用的搜索算法。它是一种启发式搜索策略，用于在生成序列的过程中，从众多可能的候选路径中找到较优的路径，而不是像贪心算法那样只选择当前看起来最优的单个选项。
工作原理
Location - aware attention（位置感知注意力）是一种注意力机制，它在计算注意力权重时，除了考虑输入序列元素本身的内容信息外，还考虑了元素在序列中的位置信息。这种机制能够更好地利用序列的位置结构，从而更精准地分配注意力。
位置信息的重要性及表示方法
表示方法
