PyTorch
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pytorch专题
故里_
以梦为马，不负昭华。
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Transformer架构解析
Transformer模型的作用基于seq2seq架构的transformer模型可以完成NLP领域研究的典型任务, 如机器翻译, 文本生成等. 同时又可以构建预训练语言模型，用于不同任务的迁移学习.Transformer总体架构图Transformer总体架构可分为四个部分:输入部分输出部分编码器部分解码器部分输入部分包含:源文本嵌入层及其位置编码器目标文本嵌入层及其位置编码器输出部分包含:线性层softmax层编码器部分:原创 2022-04-26 09:00:30 · 1156 阅读 · 0 评论 -
VGG16模型PyTorch实现
1.VGG16 网络简介VGG16网络模型在2014年ImageNet比赛上脱颖而出，取得了在分类任务上排名第二，在定位任务上排名第一的好成绩。VGG16网络相比于之前的LexNet以及LeNet网络，在当时的网络层数上达到了空前的程度。2.网络结构3.创新点① 使用3x3的卷积核代替7x7的卷积核。3x3 卷积核是能够感受到上下、左右重点的最小的感受野尺寸。并且，2 个 3x3 的卷积核叠加，它们的感受野等同于 1 个 5x5 的卷积核，3 个叠加后，它们的感受野等同于 1 个 7x7 的效果原创 2022-04-21 15:59:31 · 3278 阅读 · 0 评论 -
pytorch官方文档（中文版）
中文版原创 2022-03-25 16:18:46 · 6108 阅读 · 0 评论 -
pytorch的应用---神经网络模型
思路+流程+代码原创 2022-04-17 14:41:55 · 1026 阅读 · 0 评论 -
pyTorch基础入门（附代码）
pytorch的安装以及基础教程，笔记代码居多，通俗易懂原创 2022-03-16 11:00:22 · 3331 阅读 · 0 评论 -
深度学习与神经网络系列教程关键笔记（吴恩达）
完结撒花！吴恩达DeepLearning.ai《深度学习》课程笔记目录总集转载 2021-12-24 09:59:05 · 244 阅读 · 0 评论