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ChatGPT与大模型研究
数据智能老司机
创建于2023-05-22
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使用 PyTorch 学习生成式人工智能——循环神经网络的文本生成
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使用 PyTorch 学习生成式人工智能——注意力机制和Transformer的逐行实现
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使用 PyTorch 学习生成式人工智能——变分自编码器(VAE)图像生成
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使用 PyTorch 学习生成式人工智能——CycleGAN:将金发转换为黑发
本章内容包括: CycleGAN 的基本理念及循环一致性损失 构建一个 CycleGAN 模型,实现图像在两个领域间的转换 使用任意包含两个图像领域的数据集训练 CycleGAN 实现黑发与金发之间的
使用 PyTorch 学习生成式人工智能——使用生成对抗网络进行图像生成
本章内容包括: 通过镜像判别器网络的步骤设计生成器 2D卷积操作如何作用于图像 2D转置卷积操作如何在输出值之间插入空隙,生成更高分辨率的特征图 构建并训练生成对抗网络(GAN),生成灰度和彩色图像
使用 PyTorch 学习生成式人工智能——生成对抗网络:形状与数字生成
本章内容包括 从零开始构建生成对抗网络(GAN)的生成器和判别器网络 使用GAN生成数据点以形成特定形状(如指数增长曲线) 生成所有为5的倍数的整数序列 GAN的训练、保存、加载与使用 评估GAN性能
使用 PyTorch 学习生成式人工智能——使用 PyTorch 进行深度学习
本章内容包括 PyTorch 张量及其基本操作 为 PyTorch 深度学习准备数据 使用 PyTorch 构建和训练深度神经网络 利用深度学习进行二分类和多分类任务 创建验证集以决定训练的终止时机
使用 PyTorch 学习生成式人工智能——什么是生成式人工智能以及为什么选择 PyTorch?
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