手把手教你深度学习和实战-----卷积神经网络
利用大量的图片来讲解卷积神经网络的原理
手把手带你调参Yolo v5 (v6.2)（三）
解析val.py文件中21个参数含义！
图神经网络（三）：数学基础
图神经网络的数学基础
【深度学习】6-卷积过程中数据的结构变化
在学习卷积神经网络时，我对于卷积过程中数据的结构变化常感困惑不解（如改变数组的维度顺序），因此在这里做一些整理。
如何估算transformer模型的显存大小
本文将详细介绍如何计算transformer的内存占用
Pytorch中获取模型摘要的3种方法
在pytorch中获取模型的可训练和不可训练的参数，层名称，内核大小和数量。
为什么Adam 不是默认的优化算法?
本文这并不是否定自适应梯度方法在神经网络框架中的学习参数的贡献。而是希望能够在使用Adam的同时实验SGD和其他非自适应梯度方法
处理医学时间序列中缺失数据的3种方法
这些方法都是专为RNN设计，它们都经过了广泛的学术评估，而且十分的简单
RepVGG ：让卷积再次伟大
一个经典的卷积神经网络（ConvNet），VGG [31]，在图像识别方面取得了巨大的成功，其简单的架构由一堆 conv、ReLU 和 pooling 组成。随着 Inception [33, 34, 32, 19]、ResNet [12] 和 DenseNet [17]，许多研究兴趣转移到精心设计
【深度学习实践（八）】生成对抗网络（GAN）之手写数字生成
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神经网络案例编程实战
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【深度学习】笔记3-神经网络的学习
深度学习个人笔记，神经网络的学习
【数模智能算法】BP神经网络基本算法原理
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使用Dask，SBERT SPECTRE和Milvus构建自己的ARXIV论文相似性搜索引擎
通过矢量相似性搜索，可以在〜50ms内响应〜640K论文上的语义搜索查询
【深度学习实践(四)】识别验证码
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CVPR 2022上人脸识别相关的论文分类整理
人脸识别是AI研究的一个重要的方向，CVPR 2022也有很多相关的论文，本篇文章将针对不同的应用分类进行整理，希望对你有帮助
你的模型是最好的还是最幸运的？选择最佳模型时如何避免随机性
对于数据科学家来说，知道模型选择中哪一部分是偶然发挥的作用是一项基本技能。在本文中，我们将说明如何量化选择最佳模型过程中涉及的随机性。
2022年8月的10篇论文推荐
10篇关于强化学习(RL)、缩放定律、信息检索、语言模型等的论文推荐
tqdm高级使用方法(类keras进度条)
在很多场景，我们希望对一个进度条标识其运行的内容()，同时也希望在进度条中增加一些信息，如模型训练的精度等。本文就将基于tqdm，在实际应用中充实进度条。
DALL·E-2是如何工作的以及部署自己的DALL·E模型
在本文中，我们将简单介绍DALL-E2是如何工作的，并且把DALL·E Mini生成的图像输入到其他图像处理模型(GLID-3-xl和SwinIR)中来提高生成图像的质量
