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磐创AI技术团队的专栏

定期分享机器学习深度学习相关优质原创文章
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基于PyTorch深度学习框架的序列图像数据装载器
如今,深度学习和机器学习算法正在统治世界。PyTorch是最常用的深度学习框架之一,用于实现各种深度学习算法。另一方面,基于学习的方法本质上需要一些带注释的训练数据集,这些数据集可以被模型用来提取输入数据和标签之间的关系。为了给神经网络提供数据,我们定义了一个数据加载器。
磐创AI
2021-09-03
5700
想读懂YOLOV4,你需要先了解下列技术(二)
本文YOLOV4论文总结分析的第二篇,其主要分析了数据增强和特征擦除手段,包括random erasing、cutout、hide-and-seek、grid mask、Adversarial Erasing、mixup、cutmix、mosaic、Stylized-ImageNet、label smooth、dropout和dropblock,本文分析各种BN改进、网络感受野增强技巧、注意力机制和特征融合技巧。
磐创AI
2021-08-05
3440
基于TorchText的PyTorch文本分类
作者 | DR. VAIBHAV KUMAR 编译 | VK 来源 | Analytics In Diamag
磐创AI
2021-04-21
1.1K0
保姆级教程:硬核图解Transformer | 留言送书
再比如 OpenAI 的 DALL·E,可以魔法一般地按照自然语言文字描述直接生成对应图片!
磐创AI
2021-01-27
1K0
在PyTorch中构建高效的自定义数据集
PyTorch 最近已经出现在我的圈子里,尽管对Keras和TensorFlow感到满意,但我还是不得不尝试一下。令人惊讶的是,我发现它非常令人耳目一新,非常讨人喜欢,尤其是PyTorch 提供了一个Pythonic API、一个更为固执己见的编程模式和一组很好的内置实用程序函数。我特别喜欢的一项功能是能够轻松地创建一个自定义的Dataset对象,然后可以与内置的DataLoader一起在训练模型时提供数据。
磐创AI
2020-07-09
3.4K0
PyTorch专栏(二十三): 强化学习(DQN)教程
本教程介绍如何使用PyTorch从OpenAI Gym(https://gym.openai.com/)中的 CartPole-v0 任务上训练一个Deep Q Learning (DQN) 代理。
磐创AI
2019-12-10
2.5K0
理解卷积神经网络中的输入与输出形状 | 视觉入门
即使我们从理论上理解了卷积神经网络,在实际进行将数据拟合到网络时,很多人仍然对其网络的输入和输出形状(shape)感到困惑。本文章将帮助你理解卷积神经网络的输入和输出形状。
磐创AI
2019-10-09
2K0
医学图像 | 使用深度学习实现乳腺癌分类(附python演练)
乳腺癌是全球第二常见的女性癌症。2012年,它占所有新癌症病例的12%,占所有女性癌症病例的25%。
磐创AI
2019-09-24
2.4K0
PyTorch专栏(七):模型保存与加载那些事
【磐创AI 导读】:本篇文章讲解了PyTorch专栏的第三章中的保存和加载模型。查看专栏历史文章,请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍:PyTorch专栏开篇。
磐创AI
2019-09-17
7.9K0
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