深度学习 复现资料

最新推荐文章于 2025-09-09 21:41:28 发布
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本文精选了深度学习领域的高质量论文及其实现代码，涵盖目标检测、超分辨率、自然语言处理等多个方向，为读者提供了丰富的学习资源。

网址收藏栏
啊啊啊啊 不是我说，上课的老师基本都是讲理论的多，编程不教自己去学
本学渣鸭梨山大

论文解读：pointer-gen for summarization
https://zhuanlan.zhihu.com/p/109122901

论文 | Neural Network Models for Paraphrase Identification, Semantic Textual Similarity, Natural Language Inference, and Question Answering
https://blog.youkuaiyun.com/c9yv2cf9i06k2a9e/article/details/80732351

目标检测-20种常用深度学习算法论文、复现代码汇总
https://www.sohu.com/a/300593166_787107

Single Image Super-Resolution Using Deep Learning
https://download.youkuaiyun.com/download/chenshitou/11247768

常见NLP模型的代码实现
https://blog.youkuaiyun.com/BTUJACK/article/details/94515207

Github深度学习图像分类复现
03-09
深度学习图像分类，简单修改就可以跑，有问题随时私信，对应的博客说明： https://blog.youkuaiyun.com/qq_20373723/article/details/117109142?spm=1001.2014.3001.5501
基于深度学习对推荐系统的算法进行复现（源码）
03-06
基于深度学习对推荐系统的算法进行复现（源码）.zip基于深度学习对推荐系统的算法进行复现（源码）.zip基于深度学习对推荐系统的算法进行复现（源码）.zip基于深度学习对推荐系统的算法进行复现（源码）.zip基于深度...
一些适合初学者复现的深度学习项目推荐（CNN,GCN,Transformers，U-Net）
qq_43449643的博客
10-24 9964
可复现的AI项目
深度学习复盘与论文复现E
QuantumYou的博客
07-21 1790
NS模块是一个标准的编码器，包含四个1-D卷积层，分别有1024、512、128和32个内核。MTB模块的最终输出包括三个时序特征图集，每个时序特征图集由1024个特征图组成，大小为1×4×4。最后，将每个特征映射集转换为2048维的一维潜在特征向量，从而形成DFE模块的输入。抑郁症识别模型：采用的GAT模型包含一个GAT层，一个读出层和三个FC层，附加RLU激活函数。：对于AVEC2013和AVEC2014数据集的实验，使用了由三个ResNet-.50网铬组成的MTB模块，这。MTB_DFE运行结果。
深度学习复现经验之谈（小白）
最新发布
weixin_51432402的博客
09-09 608
论文复现的核心是。
深度学习_目标检测（二）——SSD（二）复现-为了更好的理解
DONG_LIN_2019的博客
10-28 2025
目录 复现ssd网络 Step 1/x网络构建部分——命名空间scope【block】输入x+计算*（卷积） Step 2/x 网络构建部分——命名空间scope【loc和cls】输出 Step 3/x 先验框部分——先验框生成 第一步：anchor_size和Sk的计算过程： 第二步：ar计算-自己设定 Step 4/x先验框部分——解码网络得 box[x0, y0, x1, ...
tf.layers.conv2d_transpose
blog
10-10 752
1.函数原型 tf.layers.conv2d_transpose( inputs, filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding=’valid’, data_format=’channels_last’, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=None, bias_initializer...
自己的第一个深度学习论文复现
衣带渐宽人憔悴
07-15 3209
第二个版本代码结果： 学习率太大的结果？ ckpt-17 ckpt-25 ckpt-27
深度学习复盘与论文复现A
QuantumYou的博客
05-26 1708
在Python中，有一些特殊的方法（通常被称为“魔法方法”或“双下划线方法”）是由Python解释器预定义的，它们允许对象进行某些特殊的操作或重载常见的运算符。这些魔法方法通常以双下划线（__）开始和结束。初始化方法在创建对象时自动调用，用于初始化对象的状态。字符串表示方法和用于定义对象的字符串表示。__str__用于在print函数中，而__repr__用于在repr函数中。)"比较方法：如等用于定义对象之间的比较操作。算术运算符方法：如等用于定义对象之间的算术运算。容器方法：如等。
目标检测：20种深度学习算法论文及复现代码全集
06-11
最近，一份名为“目标检测-20种常用深度学习算法论文、复现代码汇总.zip”的资源包引起了广泛关注。它涵盖了20种不同的深度学习算法在目标检测领域的最新研究成果及其实现代码，以下是对这些算法的简要介绍： YOLO...
深度学习小白如何复现项目代码？
m0_57307642的博客
12-17 4016
复现GAN网络
目标检测-20种常用深度学习算法论文、复现代码汇总.zip
03-29
目标检测-20种常用深度学习算法论文、复现代码汇总
【实例分割深度学习网络复现总结】
TravleGun的博客
05-25 1435
今天在电脑上成功编译安装了Spconv1.x，所以记录一下。电脑配置：RTX 2080tiCUDA10.0cudnn7.6.5pytorch1.0python3.7gcc5.4.0Ubuntu20.0Spconv1.x的版本不如2.x的好用，现在的最新Spconv版本可以直接使用命令行进行安装，比之前版本方便很多。看网上说的Spconv1.x版本对CUDA、cudnn、gcc、g++等版本要求比较高，如果不兼容的话很难编译上。
深度学习代码复现及所遇问题解决办法笔记
qq_41832686的博客
07-24 963
打印的时候将省略的tensor全部展开显示： torch.set_printoptions(threshold=np.inf) 优化器： optimizer = torch.optim.Adam([*i3d.parameters()] + [*evaluator.parameters()],lr=args.lr, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = torch.optim.SGD([*i3d.parameters()] + [*evaluator..
【挖坑】深度学习模型的可复现性
weixin_43953700的博客
04-20 1万+
众所周知，深度学习是个黑盒，每次training都像在抽奖，但是对于模型落地，以及作为工程师来说，不可复现=没有意义。那么对于Pytorch如何能够尽可能的保证模型训练结果能够复现呢。本文收集整理了可能导致模型难以复现的原因，虽然不可能完全避免随机因素，但是可以通过一些设置尽可能降低模型的随机性 训练层面 Pytorch官方有提及到复现的问题Reproducibility - PyTorch 1.11.0 documentation Pytorch不保证跨不同PyTorch 版本或不同平台的下的模型可
深度学习框架计算图复现
Calcular的博客
07-09 1957
参考与评述 参考书目《Deep Learning》Lan Goodfellow. 经典的深度学习框架是以计算图&梯度下降方法实现对前馈网络的有监督学习。 这里复现了前馈计算图的梯度计算实现。 一、前馈计算图实现
深度学习论文代码复现——CycleGAN和pix2pix
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10-24 1万+
从GitCode（服务器在国内，访问比较快）中将开源代码copy下来。
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LPY coder的博客
10-03 9155
PSPNet(Pyramid Scene Parsing Network)来自于CVPR2017的一篇文章，中文翻译为金字塔场景解析网络，主要用于图像分割。此架构引入了金字塔池化（Pyramid Pooling）模块，以捕捉不同尺度下的上下文信息。Pyramid Pooling可以在不同尺度上提取全局和局部上下文信息，有助于更好地理解图像中的语义内容，从而提高分割性能。
深度学习复盘与论文复现D
QuantumYou的博客
07-14 1740
此外还需要实现__len，该方法用于计算样本数据，__len__返回总的样本的个数。一.
深度学习复现
03-08
### 深度学习模型复现的方法、教程与资源 #### GoogLeNet 模型复现教程概述 GoogLeNet 是一种高效的深度学习结构，在多个计算机视觉任务上表现出色。该模型采用了一种称为 Inception 的模块化设计，使得网络可以更...
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