使用Transformer模型应用于多通道ECG分类任务上，压缩包里有数据集（双通道ECG信号，处理后的信号每个通道长度为152，类别数为2，训练及测试样本数为100）、数据处理代码和模型代码，可以直接运行，准确率达到85%。下载者可以通过修改模型代码，使模型性能更好。 module文件夹里有Transformer模型的各子层代码

今天小编就为大家分享一篇pytorch实现mnist分类的示例讲解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

以上代码的详细debug过程，请参考我的这篇博客【Pytorch框架学习路径(七：数据读取机制DataLoader与Dataset)】，下面是博客链接：https://blog.csdn.net/weixin_54546190/article/details/125102260?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22125102260%22%2C%22source%22%3A%22weixin_54546190%22%7D&ctrtid=Lm451。

基于生成对抗网络的Spambase DataSet数据集缺失数据填补源码实现（python）.py，详情可参考文章：https://wendy.blog.csdn.net/article/details/125072344（GAIN），利用pytorch实现

convnext的代码-pytorch框架-cv中可以使用

SEM-PCYC 模型的 PyTorch 实现，用于基于零样本草图的图像检索：

complex_yolov4_pytorch预训练模型，详细介绍和使用方式请参考csdn博客：https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/125087396。

实验环境 win10 + anaconda + jupyter notebook Pytorch1.1.0 Python3.7 gpu环境（可选） MNIST数据集介绍 MNIST 包括6万张28×28的训练样本，1万张测试样本，可以说是CV里的“Hello Word”。本文使用的CNN网络将MNIST数据的识别率提高到了99%。下面我们就开始进行实战。 导入包 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision imp

NLP-Paper | Still work 本人在学习的过程中阅读过的论文就更新上来，对于自己精读的论文，会写一些阅读笔记上传，有兴趣的也可以一同分享完善。(内容同步更新到、) 注：对部分复现论文代码以及NLP其他工具代码放在这 ☞ Contents | 内容 Summarize | 综述 ：对话系统的最新研究和方向 | Chen et al,2017 Recent Advances and Challenges in Task-oriented Dialog Systems | 阅读笔记：面向任务型对话系统的最新研究和方向 | Zhang et al,2020 Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey | 阅读笔记：超详细的NLP预训练语言模型总结清单 | Xipeng Qiu et al,2020 Pre

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