深度学习共25篇
学习算法的一些记录~
排序
Deep Learning Note 36 Encoder-Decoder架构
架构示意图： Code 这里只有几个抽象类，只是给出了架构，具体需要自己实现 from torch import nn class Encoder(nn.Module): """基本编码器接口""" def __init_...
1年前
论文笔记⑤SDEdit: Guided Image Synthesis and Editing with Stochastic Differential Equations
文献基本信息 文献名称: SDEdit: Guided Image Synthesis and Editing with Stochastic Differential Equations 研究类型 类型: 研究文章 文献基本内容 研究背景: 生成模型可以从随机噪声中创建...
1年前Deep Learning Note 35 读取机器翻译数据集
import os import torch from d2l import torch as d2l d2l.DATA_HUB['fra-eng'] = (d2l.DATA_URL + 'fra-eng.zip', '94646ad1522d915e7b0f9296181140edcf86a4f5'...
1年前
论文笔记⑥Imagic: Text-Based Real Image Editing with Diffusion Models
文献基本信息 文献名称: Imagic: Text-Based Real Image Editing with Diffusion Models 期刊杂志: CVPR 2023 研究类型 类型: Research Article 文献基本内容 研究背景: 大规模文本到图像模型展...
1年前Deep Learning Note 34 LSTM的简洁实现
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size, num_steps = 32, 35 train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine(batch_size, num_steps) vocab_size, num_...
1年前具有ID信息的文本图像对数据集制作
1. 图像下载（Image Downloading）: 首先，列出了一个名人名单，这些名单可以从VoxCeleb和VGGFace等公开的名人面部数据集中获取。 根据名单，使用搜索引擎爬取数据，大约为每个名字下载100张图...
1年前
Deep Learning Note 33 LSTM的从零开始实现
李宏毅老师的图: import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size, num_steps = 32, 35 train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine(batch_size, num_steps) ...
1年前
Transformer详解
Transformer 模型详解 1. Transformer 概览 2017 年，Google 在论文 Attention is All You Need 中提出了 Transformer 模型。Transformer 使用了 Self-Attention（自注意力） 机制，取代了在 NL...
12个月前LSTM时序预测
# 引入依赖库 import pandas as pd import torch import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import preprocessing from models import * from utils import * from sklearn.metrics import...
1年前Flow Matching的数学原理
这篇文章介绍了Flow Matching作为一种生成模型训练方法，将其视为扩散模型的更通用形式。其核心思想是将数据视为在流场中运动的粒子，通过学习一个与时间相关的向量场来引导粒子从先验分布移动...
4个月前