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【PyTorch实战演练】深入剖析MTCNN(多任务级联卷积神经网络)并使用30行代码实现人脸识别

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【PyTorch实战演练】基于全连接网络构建RNN并生成人名

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企业级云上网络构建

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【PyTorch实战演练】AlexNet网络模型构建并使用Cifar10数据集进行批量训练（附代码）

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【PyTorch实战演练】使用Cifar10数据集训练LeNet5网络并实现图像分类（附代码）

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PyTorch应用实战五：实现二值化神经网络

实验环境python3.6 + pytorch1.8.0import torch print(torch.__version__)1.8.0 二值化网络概述二值化网络（BinaryNet）是一种深度学习网络类型，使用二进制（1和0）代替浮点数作为网络的输入和参数。这种网络类型由加拿大的Yarosla...

PyTorch应用实战三：构建神经网络

神经网络构建神经网络的一般步骤如下：确定网络的结构：这包括输入层、输出层和隐藏层的数量以及每层中的节点数等。收集和准备数据：这包括收集训练数据、清洗数据、转换数据格式等。初始化权重：权重是神经元之间的连接强度，需要在训练前随机初始化。前向传播计算：根据输入数据和权重计算输出结果。计算损失函数：损失函...

PyTorch应用实战二：实现卷积神经网络进行图像分类

实验环境python3.6 + pytorch1.8.0import torch print(torch.__version__)1.8.0MNIST数据集MNIST数字数据集是一组手写数字图像的数据集，用于机器学习中的图像分类任务。该数据集包含60,000张训练图像和10,000张测试图像，每张图...

【Pytorch神经网络实战案例】22 基于Cora数据集实现图注意力神经网络GAT的论文分类

注意力机制的特点是，它的输入向量长度可变，通过将注意力集中在最相关的部分来做出决定。注意力机制结合RNN或者CNN的方法。1 实战描述【主要目的：将注意力机制用在图神经网络中，完成图注意力神经网络的结构和搭建】1.1 实现目的有一个记录论文信息的数据集，数据集里面含有每一篇论文的关键词以及分类信息，...

【Pytorch神经网络实战案例】21 基于Cora数据集实现Multi_Sample Dropout图卷积网络模型的论文分类

Multi-sample Dropout是Dropout的一个变种方法，该方法比普通Dropout的泛化能力更好，同时又可以缩短模型的训练时间。XMuli-sampleDropout还可以降低训练集和验证集的错误率和损失，参见的论文编号为arXⅳ:1905.09788,20191 实例说明本例就使用...

【Pytorch神经网络实战案例】20 基于Cora数据集实现图卷积神经网络论文分类

1 案例说明（图卷积神经网络）CORA数据集里面含有每一篇论文的关键词以及分类信息，同时还有论文间互相引用的信息。搭建AI模型，对数据集中的论文信息进行分析，根据已有论文的分类特征，从而预测出未知分类的论文类别。1.1 使用图卷积神经网络的特点使用图神经网络来实现分类。与深度学习模型的不同之处在于，...

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更新时间 2024-03-26 11:31:18

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