异构图神经网络 RGCN、RGAT、HAN、GNN-FILM + PyG实现
RGCN、RGAT、GNN-FILM代码替换十分简单，训练代码完全不用动，只要改模型代码即可，完全可以三者都尝试效果，HAN慎用，效果太吃matapath的设置，训练时间还长，不值得。
一行代码加速Pytorch推理速度6倍
PyTorch 有一个名为 PyTorch Hub 的模型存储库，它是常见模型的高质量实现的来源。我们可以从那里获得在 ImageNet 上预训练的 ResNet-50 模型。在本教程中，我们介绍了使用 Torch-TensorRT 为 ResNet-50 模型编译 TorchScript 模型的完
深入理解ECAPA-TDNN——兼谈Res2Net、ASP统计池化、SENet、Batch Normalization
ECAPA-TDNN是说话人识别中基于TDNN的神经网络，是目前最好的单体模型之一关于TDNN，可以参考深入理解TDNN（Time Delay Neural Network）——兼谈x-vector网络结构。
（pytorch进阶之路）IDDPM之diffusion实现
DM beat GANs作者改进了DDPM模型，提出了三个改进点，目的是提高在生成图像上的对数似然第一个改进点方差改成了可学习的，预测方差线性加权的权重第二个改进点将噪声方案的线性变化变成了非线性变换。
详解Inception结构：从Inception v1到Xception
详细介绍了GoogLeNet中Inception模块网络结构的发展历程，包括了Inception v1，Inception v2，Inception v3，Inception v4，Xception结构及特点。
YOLO系列算法
目录YOLO系列算法yolo算法Yolo算法思想Yolo的网络结构网络输入网络输出7X7网格30维向量Yolo模型的训练训练样本的构建损失函数模型训练模型预测yolo总结yoloV2预测更准确（better）batch normalization使用高分辨率图像微调分类模型采用Anchor Boxe
Pytorch ----注意力机制与自注意力机制的代码详解与使用
注意力机制的核心重点就是让网络关注到它更需要关注的地方 。当我们使用卷积神经网络去处理图片的时候， 我们会更希望卷积神经网络去注意应该注意的地方，而不是什么都关注 ，我们不可能手动去调节需要注意的地方，这个时候，如何让卷积神经网络去自适应的注意重要的物体变得极为重要。注意力机制 就是实现网络自适应注
BertTokenizer 使用方法
BertTokenizer 使用方法，BertTokenizer 函数详解，tokenizer使用方法
图卷积神经网络GCN、GAT的原理及Pytorch实现
ICLR作为机器学习方向的顶会，最近看了ICLR2023 Openreview的论文投稿分析，通过2022和2023年论文关键词、标题高频词等信息的可视化比较。根据前十的关键词频率排名频率来看，基本上和去年保持一致，大火的领域依旧大火。但是可以明显看到前五名关键词的频率差距逐渐减少。有意思的是这一关
在GPU上运行pytorch程序（指定单/多显卡)
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毕业设计-基于深度学习的交通标识识别-opencv
毕业设计-基于深度学习的交通标识识别-opencv：随着汽车的普及率的提高，公路路况也变得复杂。因疏忽交通标识和错判 交通信号等因素造成了社会上交通事故许多不可逆的重大的人身伤害和严重财 产损失，交通标识在道路秩序和安全中起着重要作用。交通标识的作用包含丰 富的道路信息，可以及时将重要的交通信息传达
【机器学习之模型融合】Stacking堆叠法
Stacking堆叠法原理透析与应用
YOLOv5、YOLOX、YOLOv6的分析与比较
简单分析了近些年YOLO系列的进步和发展方向
YOLOv5输出端损失函数
YOLOv5输出端
（pytorch）LSTM自编码器在西储数据的异常检测
别睡啦，起来搞学习！学pytorch！
基于Pytorch实现的声音分类
前言本章我们来介绍如何使用Pytorch训练一个区分不同音频的分类模型，例如你有这样一个需求，需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟，这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/AudioClassification-Pytor
最新CUDA环境配置教程(ubuntu 20.04 + cuda 11.7 + cuDNN 8.4)
ubuntu 20.04 CUDA 11.7 cuDNN 8.4 环境配置教程 ubuntu 20.04 CUDA 11.7 cuDNN 8.4 环境配置教程1.查看是否有合适的GPU2.查看系统版本,我用的是ubuntu 20.04:3.验证系统GCC版本:4.通过下面的地址下载安装包:这里奉劝各
最新｜全新风格原创YOLOv7、YOLOv5和YOLOX网络结构解析图
分享一下绘制的全新风格 YOLOv5网络结构图、YOLOv7网络结构图和YOLOX网络结构图
padding(卷积中的填充)
一个6x6的图像，3x3的卷积核，每一行卷积的过程类似，如图卷积核每走一步（第一个黑框到第一个绿框），输出一个像素。所以要计算卷积后图像的大小，需要知道图像大小及卷积核大小。(6-3)+1的结果为4，所以得到的卷积图像大小为4x4。公式为(图片大小 - 卷积核大小) + 1，这里的(图片大小 - 卷
