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【Pytorch with fastai】第 2 章:从模型到生产
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使用 fastai 和 PyTorch的 DL
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【Pytorch深度学习实战】(11)变分自动编码器(VAE)
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AutoEncoder (自编码/非监督学习)
神经网络也能进行非监督学习 只需要训练数据 不需要标签数据 自编码就是这样一种形式 自编码能自动分类数据 而且也能嵌套在半监督学习的上面 用少量的有标签样本和大量的无标签样本学习 这次我们还用 MNIST 手写数字数据来压缩再解压图片 然后
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【DL with Pytorch】第 3 章 :使用 DNN 的分类问题
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【NLP】使用递归神经网络对序列数据进行建模 (Pytorch)
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【DL】第7章 推荐表情符号
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【NLP】第 8 章:使用基于注意力的神经网络构建聊天机器人
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【Seq2Seq】压缩填充序列、掩蔽、推理和 BLEU
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【DL】第 6 章:语言建模
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PAN解读 —— Efficient and Accurate Arbitrary-Shaped Text Detection with Pixel Aggregation Network
文章目录 简述 网络结构 Backbone Segmentation Head FPEM FFM Output and Pixel Aggregation PA 损失函数 Aggregation Loss Discrimination Lo
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【DL】第 9 章:新兴的神经网络设计
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【DL】第8章 序列到序列的映射
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【DL】第6章 问题匹配
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【DL】第 4 章:目标检测和图像分割
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【NLP】第 7 章:使用序列到序列神经网络进行文本翻译
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【DL】第 5 章:生成模型
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【Seq2Seq】使用神经网络进行序列到序列学习
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【Pytorch深度学习实战】(8)双向循环神经网络(BiRNN)
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【Seq2Seq】卷积序列到序列学习
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可视化理解卷积神经网络(CNN)
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