ChatGPT是一种基于自然语言处理和深度学习技术的聊天机器人，它可以模拟人类的语言行为，与用户进行自然、流畅、富有逻辑的对话。ChatGPT的优点在于它可以快速地进行训练和部署，适用于各种不同的应用场景，如在线客服、智能助手、教育领域等。以下是ChatGPT的一些特点和优势： 基于GPT技术：ChatGPT是基于著名的语言模型GPT（Generative Pre-training Transformer）技术开发的，GPT技术可以让ChatGPT具有更强的语言理解和生成能力，从而实现更加自然、流畅的对话效果。 可扩展性强：ChatGPT可以通过增加训练数据和改变模型结构来实现更好的性能，同时也支持多语言的处理，可以适应不同语言和文化背景的用户需求。 可定制化：ChatGPT可以基于不同的应用场景和需求进行定制，通过人工干预和调参来提高模型的准确性和效率，从而实现更好的用户体验。 智能化：ChatGPT可以通过学习用户的行为和偏好来优化对话，从而实现更加智能化的对话效果，满足用户的个性化需求。

这个代码主要是针对刚入门pytorch的小伙伴，会带大家完整走一遍使用神经网络训练的流程，以及介绍一些pytorch常用的函数。

这是总结的深度学习中常用的11个图数据集。 1. 近年来，深度学习越来越关注图方向的任务，通过利用图神经网络去挖掘现实中各种可以利用图来表示事物（社交网络，论文引用网络，分子结构）等等，来学习更好的表示，去实现下游任务。 2. 图数据是由一些点和一些线构成的，能表示一些实体之间的关系，图中的点就是实体，线就是实体间的关系。如下图，v就是顶点，e是边，u是整张图。attrinbutes（feature）是信息的意思，每个点、每条边、每个图都是有信息的。 3. 图数据集对于图任务的科研是必备的。深度学习中常用的图数据集：Cora、Citeseer(Cite)、Pubmed、DBLP、ACM、AMAP、AMAC、Corafull、WIKI、BAT、EAT、UAT。

自动编码器是一种数据的压缩算法，其中数据的压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。在大部分提到自动编码器的场合，压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。

深度学习课程 我在研究生深度学习课程中所做的实际作业和项目。 课程连结： :

基于深度学习的果蔬识别系统.pdf

介绍利用GPU加速深度学习算法，涉及模型并行和数据并行，主从模式和令牌环模式通信，满足GPU集群数据划分方法；最后介绍了利用FPGA加速线上识别算法，提高性能功耗比

随着大数据时代的来临,深度学习技术在从海量数据中提取有价值信息方面发挥着重要作用,已被广泛应用于计算机视觉、语音识别及自然语言处理等领域。本文从深度学习算法的特点和发展趋势出发,分析 FPGA 加速深度学习的优势以及技术挑战;其次,从 SoC FPGA 和标准 FPGA 两个方面介绍了 CPU-FPGA 平台,主要对比分析了两种模型在 CPU 和FPGA 之间数据交互上的区别;接下来,在介绍 FPGA 加速深度学习算法的开发环境基础上,重点从硬件结构、设计思路和优化策略这三个方面详细综述了采用 FPGA 加速卷积神经网络的设计方案;最后展望了 FPGA 加速深度学习算法相关研究工作的发展。

自己爬取制作的 京东6类商品（帽子，鞋子，短袖，衬衫，裙子，休闲裤子），在resnet50网络下可以达到99%的正确率的 数据集，可以很好的训练模型的识别服饰种类的能力

1.类别定义： 花样滑冰动作包括3个大类，分别为跳跃、旋转和步法，每个大类又包含很多小类。例如，跳跃大类包含：飞利浦三周跳（3Filp）和勾手三周跳（3Lutz）2个小类。然而，这2类跳跃的判别性仅在于一些个别帧的差异。此外，如果想就跳跃小类（3Filp或3Lutz）与旋转小类进行区别，对大部分帧的特征加以使用才能产生较好的判别性。 2.多义帧： 花样滑冰动作不同类别中相似的帧，甚至存在个别帧的特征相同等情况。 3.具体任务： 参赛选手利用比赛提供的训练集数据，构建基于骨骼点的细粒度动作识别模型，完成测试集的动作识别任务。模型识别效果由指标Accuracy排名决定，Accuracy得分越高，则认为该模型的动作识别效果越好。