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文章平均质量分 89
各种神经网络
烈日松饼
这个作者很懒，什么都没留下…
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对比学习原创 2022-09-26 18:18:30 · 6361 阅读 · 0 评论 -
【深度学习6】图神经网络库 PyTorch Geometric（PYG）手动安装流程（绝对成功）
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【深度学习3】Self-Attention注意力机制（李宏毅）
self—attention原理讲解原创 2022-09-18 12:21:42 · 1135 阅读 · 0 评论 -
【深度学习2】基于Pytorch的WGAN理论和代码解析
参考文章：令人拍案叫绝的Wasserstein GAN - 知乎 (zhihu.com)1 原始GAN存在问题实际训练中，GAN存在着训练困难、生成器和判别器的loss无法指示训练进程、生成样本缺乏多样性等问题。这与GAN的机制有关。GAN最终达到对抗的纳什均衡只是一个理想状态，而现实情况中得到的结果都是中间状态（伪平衡）。大部分的情况是，随着训练的次数越多判别器D的效果越好，会导致一直可以将生成器G的输出与真实样本区分开。这是因为生成器G是从低维空间向高维空间（复杂的样本空间）映射，其生成的样原创 2022-02-12 21:21:01 · 8656 阅读 · 3 评论 -
【深度学习1】基于Pytorch的GAN手写数字识别代码解析
目录引言正文结语GitHub源码引言最近在学习Pytorch和GAN网络代码，故从GitHub上下载了MNIST的源码进行了学习，并进行了讲解和批注，如有不足之处，还请大神批评指正。正文言归正传，开始理解源码：# 导入各种包，主要有argparse、os、numpy、torch，其中torch需要安装pytorch框架import argparse # argparse模块的作用是用于解析命令行参数import osimport numpy as npimpor原创 2022-02-09 16:49:07 · 4162 阅读 · 2 评论