参考资料，https://zhuanlan.zhihu.com/p/32089487，本实现参考借鉴了该资源，本实现的立体四子棋为落子有限制版的立体四子棋(qubic),必须先下下层的棋子，上层的相关棋子才能继续落子，经过3500次的训练，ai水平基本可以了，模型为best_policy.model，python human_play.py即可对战。训练使用python train.py. python版本2

这是 ShowMeAI 持续分享的重磅报告系列！《State of AI Report 2022》是一份发布于2022年10月的报告，作者Nathan Benaich和Ian Hogarth从Research、Industry、Politics、Safety等四个方面，对2022年的发展做了汇总梳理，并对新一年的发展进行了预测。完整报告 114 页。 ◉ 内容要点： ① 大厂实验室走向封闭，但是新的独立研究实验室正在迅速开源。虽然 AI 研究呈现集中趋势，但计算与访问成本的降低催生了走在研究最前沿的小型实验室（如 Stability.AI 和 Midjourney）。 ② 人工智能研究越来越关注安全领域。安全研究人员在大型 AI 实验室的安全研究人员，由去年的不到100人增长为300人，这也有望提升安全学者的认可度。 ③ 中美人工智能研究差距继续扩大，自2010年以来，中国机构发表的论文数量是美国机构的4.5倍，明显超过美国、印度、英国和德国的总和。 ④ 人工智能驱动的科学研究继续取得突破，但数据泄漏等重大方法错误需要进一步调查，否则会导致 AI 危机的日益严重。

深度学习算法改进(GAM注意力_STN模块_SE模块_ODConv动态卷积_FAN注意力模块实现源码+各改进说明) 1、引入了3D-permutation 与多层感知器的通道注意力和卷积空间注意力子模块 2、入了一个新的可学习模块--空间变换器，它明确地允许在网络中对数据进行空间操作。 3、重新校准通道特征反应来适应性地调整 通过明确地模拟通道之间的相互依存关系，自适应地重新校准通道的特征响应。 4、全维动态卷积（ODConv），一种更通用但更优雅的动态卷积设计 5、完全注意网络(FAN) ，它们通过结合注意通道处理设计来加强这种能力 该源码适合有一定深度学习算法基础的工程师下载学习借鉴！

该算法可以实现深度学习去除各类图像中的伪影。Unet 发表于 2015 年，属于 FCN 的一种变体。Unet 的初衷是为了解决生物医学图像的问题，由于效果确实很好后来也被广泛的应用在语义分割的各个方向，如卫星图像分割，工业瑕疵检测等。 Unet 跟 FCN 都是 Encoder-Decoder 结构，结构简单但很有效。 Encoder 负责特征提取，可以将各种特征提取网络放在这个位置。 Decoder 恢复原始分辨率，该过程比较关键的步骤就是 upsampling 与 skip-connection。 Unet主要可分为三部分来看分别为左（特征提取），中（拼接），右（上采样） 特征提取部分：它是一个收缩网络，通过四个下采样，使图片尺寸减小，在这不断下采样的过程中，特征提取到的是浅层信息。具体过程是，输入图片然后经过两个卷积核（3x3后面紧跟着一个Relu）以论文原图为例：输入572x572，经过两个卷积核（大小为3x3）大小从572-570-568，然后经过一个Maxpool（2x2）图片尺寸变为284这即为一个完整的下采样，接下来三个也是如此。在下采样的过程中，

图像去噪最简单的网络之一DnCNN之讲解 softmax softmax​ ​关注他 67 人赞同了该文章 关于DNCNN图像去噪网络的简介 DnCNN是图像去噪领域一篇鼻祖类型的文章，本文是关于该文章主要原理的解读。DnCNN（Denoising Convolutional Neural Network）顾名思义，就是用于去噪的卷积神经网络。 文章标题：Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising 文章链接：https://arxiv.org/pdf/1608.03981.pdf 如果加载太慢也可以用镜像：http://xxx.itp.ac.cn/pdf/1608.03981.pdf 代码链接： https://github.com/cszn/DnCNN（官方） 或者： https://github.com/SaoYan/DnCNN-PyTorch

matlab预测股票价格走势 基于深度学习算法的股票市场价格预测与建模框架 MSE、RMSE、NRMSE和R2值通过在整个测试期间将预测股票收盘价与实际股票收盘价进行比较来确定。然后，我们利用预测数据确定预测日的股价变化范围。这些计算是在MATLAB中进行的，我们使用了MATLAB上的深度学习和金融库。

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