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Pytorch - Autograd 自动求导
autograd软件包是PyTorch中所有神经网络的核心，它可自动区分张量上的所有操作。这是一个按运行定义（define-by-run）的框架，这意味着反向传播由代码的运行方式决定，并且每次迭代都是...
什么是Pytorch - Pytorch入门笔记2
NumPy桥将TorchTensor转换为NumPy数组，反之亦然，均轻而易举。TorchTensor和NumPy数组将共享其基础内存位置（如果TorchTensor在CPU上），并且更改一个将更改另...
什么是Pytorch - Pytorch入门笔记
这是一个基于Python的科学计算软件包，针对两组受众群体：替代NumPy以使用GPU的功能提供最大灵活性和速度的深度学习研究平台入门张量张量类似于NumPy的ndarrays，此外，张量还可以在GP...
使用PyTorch构建自然语言生成（NLG）系统
总览自然语言生成（NLG）和相关事物的简介-资料准备训练神经语言模型使用PyTorch构建自然语言生成系统介绍在过去的几年中，由于深度学习算法的进步和足够的计算能力，自然语言处理（NLP）有了显着增长...
徐大白
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基于深度残差收缩网络的故障诊断（简要解读）
论文题目：Deepresidualshrinkagenetworksforfaultdiagnosis题目翻译：基于深度残差收缩网络的故障诊断期刊：IEEETransactionsonIndustri...
敏捷实践经验分享，企业如何在敏捷开发中实施DoD
一、什么是DoD？当你有两个或更多的人参与同一个事情的时候，我们的“团队”就产生了，这时我们最重要的事情，就是要设定和统一团队的期望值，在本文中，这就是“完成标准”。一个迭代做完后，团队要进行验收，来...
CORNERSTONE
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深度残差收缩网络：（6）代码实现
深度残差收缩网络其实是一种通用的特征学习方法，是深度残差网络ResNet、注意力机制和软阈值化的集成，可以用于图像分类。本文采用TensorFlow1.0和TFLearn0.3.2，编写了图像分类的程...
深度不学习
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深度残差收缩网络：（5）实验验证
实验部分将所提出的两种深度残差收缩网络，即“通道之间共享阈值的深度残差收缩网络(DeepResidualShrinkageNetworkswithChannel-sharedThresholds，简称...
深度残差收缩网络：（4）注意力机制下的阈值设置
对于基于深度学习的分类算法，其关键不仅在于提取与标签相关的目标信息，剔除无关的信息也是非常重要的，所以要在深度神经网络中引入软阈值化。阈值的自动设置，是深度残差收缩网络的核心贡献。需要注意的是，软阈值...
深度残差收缩网络：（3）网络结构
深度残差收缩网络（DeepResidualShrinkageNetwork）是深度残差学习（DeepResidualNetwork,ResNet）的一种改进，发表在IEEETransactionson...
深度不学习
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深度残差收缩网络：（2）整体思路
深度残差收缩网络（DeepResidualShrinkageNetwork）是深度残差学习（DeepResidualNetwork,ResNet）的一种改进，发表在IEEETransactionson...
深度不学习
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深度残差收缩网络：（1）背景知识
深度残差收缩网络（DeepResidualShrinkageNetwork）是深度残差网络（DeepResidualNetwork,ResNet）的一种改进，发表在IEEETransactionson...
使用Keras搭建深度残差收缩网络
深度残差收缩网络其实是属于一种卷积神经网络，是深度残差网络（deepresidualnetworks,ResNet）的一个变种。它的核心思想是，在深度学习算法进行特征学习的时候，删除冗余信息是非常重要...
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