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Pytorch实现经典模型AlexNet模型
携手创作,共同成长!这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第9天,点击查看活动详情 一:Pytorch实现经典模型AlexNet模型 要求: 使用pytorch实现经典的分类模型AlexNe
pytorch实现空洞卷积+残差网络实验(torch实现)
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L1、L2范数理解--Ridge以及Lasso回归
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可变形卷积 Deformable Convolution的简单理解
本文已参与「新人创作礼」活动,一起开启掘金创作之路。 可变形卷积 Deformable Convolution: 分析步骤: 1)如下图,先经过一个普通的卷积学习到每个每个特征点的位置偏移量dx和dy
pytorch实现卷积神经网络实验
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pytorch实现循环神经网络实验
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ubutun18.0.4系统安装中文字体
本文已参与「新人创作礼」活动,一起开启掘金创作之路。 一:从Windows系统中找到自己对应的字体文件 目录如下:可以选择“宋体常规“--.ttc文件 二:建立字体目录 注:-p 表示递归创建目录,必
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一:“手动实现前馈神经网络解决回归、二分类、多分类任务”实验 1.1“手动实现前馈神经网络解决回归”实验 实验过程: 1.1.1 导入所需要的包 1.1.2自定义数据 注:这里按照ppt的实验要求,进
初步了解RNN, Seq2Seq, Attention注意力机制
本文已参与「新人创作礼」活动,一起开启掘金创作之路。 循环神经网络RNN结构被广泛应用于自然语言处理、机器翻译、语音识别、文字识别等方向。本文主要介绍经典的RNN结构,以及RNN的变种(包括Seq2S
PointNet++等3D点云中用到的.cu、.cpp文件的编译的简单理解
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数据结构分析_Inception_GNN_GCN
本文已参与「新人创作礼」活动,一起开启掘金创作之路。 1.数据结构分析(欧几里德和非欧几里德数据) 欧几里德数据 如上图所示,每个节点之间都是排列整齐的,所以很容易的可以定义出距离来,如下图所示: 非
kitti数据集在3D目标检测中的入门(二)可视化详解
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常见滤波(高斯滤波、均值滤波等)的简单理解
本文已参与「新人创作礼」活动,一起开启掘金创作之路。 3种线性滤波:方框滤波、均值滤波、高斯滤波 高斯滤波: 1.定义 图像滤波,即在尽量保留图像细节特征的条件下对噪声进行抑制,通过抑制高频段来减少噪