【Pytorch神经网络理论篇】 24 神经网络中散度的应用：F散度+f-GAN的实现+互信息神经估计+GAN模型训练技巧
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(...
100行Pytorch代码实现三维重建技术神经辐射场 (NeRF)
NeRF全称为Neural Radiance Fields(神经辐射场)，是一项利用多目图像重建三维场景的技术。该项目的作者来自于加州大学伯克利分校，Google研究院，以及加州大学圣地亚哥分校。NeRF使用一组多目图作为输入，通过优化一个潜在连续的体素场景方程来得到一个完整的三维场景。该方法使用一...
在PyTorch中使用Seq2Seq构建的神经机器翻译模型（三）
9.Seq2Seq（编码器+解码器）代码实现class Seq2Seq(nn.Module): def __init__(self, Encoder_LSTM, Decoder_LSTM): super(Seq2Seq, self).__init__() self.Encoder_LSTM = En...
在PyTorch中使用Seq2Seq构建的神经机器翻译模型（二）
4.编码器模型架构（Seq2Seq）在开始构建seq2seq模型之前，我们需要创建一个Encoder，Decoder，并在seq2seq模型中创建它们之间的接口。让我们通过德语输入序列“ Ich Liebe Tief Lernen”，该序列翻译成英语“ I love deep learning”。L...
在PyTorch中使用Seq2Seq构建的神经机器翻译模型
1.介绍神经机器翻译(NMT)是一种机器翻译方法，它使用人工神经网络来预测一个单词序列的可能性，通常在一个单一的集成模型中建模整个句子。对于计算机来说，用一个简单的基于规则的系统从一种语言转换成另一种语言是最困难的问题之一，因为它们无法捕捉到过程中的细微差别。不久之后，我们开始使用统计模型，但在进入...
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