BackgroundMattingV2 模型文件 mobilenetv2、resnet50、resnet101

pytorch 搭建 LeNet 网络对 CIFAR-10 图片分类

基于pytorch进行神经网络搭建，前馈神经网络拟合函数y=sinx+exp(-x)

课程介绍 本课程面向希望更多的通过代码实践去学习深度学习原理的同学和在职人士。 《动手学深度学习》是2019年国内最受欢迎的人工智能学习教材之一，伯禹教育携手上海交通大学团队，以此书的知识架构为基础，沿用了其中的原理讲解文档，并将代码框架由MXNET迁移至PyTorch，还对这些优质的实践代码制作了讲解视频。其中部分PyTorch代码来自GitHub开源仓库：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch。 通过这门课程的学习，你将可以对深度学习中常见的方法以及相关的应用有一个从原理到实践的全面了解。 本课程主要针对代码进行讲解，理论基础较

深度学习入门之PyTorch by 廖星宇 (z-lib.org).pdf

修剪后的依赖树上的图卷积用于关系提取 此回购包含PyTorch代码，用于修剪。 本文/代码在修剪的依赖树上引入了图卷积神经网络（GCN），用于关系提取的任务。 还引入了一种特殊的树修剪技术，称为“以路径为中心的修剪”，以从树中消除不相关的信息，同时最大程度地维护相关信息。 与诸如各种基于LSTM的模型之类的序列模型相比，此GCN模型利用依赖结构桥接远程单词，因此提高了远程关系的性能。 与以前的递归模型（如TreeLSTM）相比，此GCN模型在获得更好的性能的同时，也更早地实现了并行化，因此效率更高。 参见下面的模型架构概述： 要求 Python 3（在3.6.5上测试） PyTorch（

Kaggle上一个非常经典的二分类图像数据集，训练集包括25000张猫和狗的图片及其标签，测试集则是12500张未标签图片。

Pytorch神经网络编程学习记录

这是MWCNN图片去噪程序，PyTorch运行，有价值！

数据集内包含训练集、测试集、验证集和每个商品对应的一张商品图像