直接上效果：
深度学习
序列数据建模-RNN & Attention & self-Attention
全连接神经网络具有层间相互连接，层内相互独立，输入和输出维数固定的特点，在针对不等尺寸图像、不定长度语句、不同词义字符等无约束序列长度，有约束序列依赖的输入数据建模时总会表现出一定的局限性。 1...
CycleGAN的pytorch实现与概述
2021-10-19 本文使用pytorch 1.9.0、cuda 11.1框架，11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-11700KF @ 3.60GHz 八核处理器，于window10 64位系统上实现基于horse2zebra数据集的CycleGAN网络搭建与训练（源码可见CycleGA...
小白能够看懂的GAN
随着深度学习的发展，相关的成果也越来越多。 首先看一个坤坤教川普打球的视频，感受一下其强大之处。 下面步入正题。 一、原理介绍 GAN的核心思想是：通过生成网络（Generator）和鉴别网络（Discrimina...
深度学习万能数据加载代码
#此函数只要稍作修改，就可以加载任意自己想要的数据格式。 def data_loader(data,seq_length,batch_size): def reader(): data_list = [] label_list = [] for i in range(l...
如何通俗易懂的理解卷积
详情请访问：如何通俗易懂地解释卷积？ - 知乎 (zhihu.com)
Pytorch四种填充模式详解
Torch在做二维卷积或者一维卷积的时候，有四种常用的填充方式，即torch.nn.Conv2D(padding_model="zeros")，下面进行详细的介绍。 首先生成一个tensor矩阵： x=nn.Parameter(torch.reshape(torch.range(1,9),...
梯度下降算法可视化
一、机器学习 机器学习用一句话概括就是“根据数据找函数”。具体相关内容可以访问链： https://www.cnblogs.com/subconscious/p/4107357.html 。个人觉得讲的通俗易懂，适合新手和初级玩家。 ...
Transformer详解
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基于pytorch的验证码识别
此篇文章在CSDN中写过，具体分析和实现过程可以访问https://blog.csdn.net/wangbiao9982019/article/details/108143184?spm=1001.2014.3001.5501