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PyTorch可视化理解卷积神经网络

神经网络工具像一个黑匣子,无法知道它的中间是如何处理的。本文使用图片加代码的形式讲解CNN网络,并对每层的输出进行可视化,便于初学者理解,可以动手实践下哦!

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云栖科技评论第78期:不能在真空中发展人工智能

从MIT的计算与人工智能学院,到NVIDA的Clara平台,我们不难读出人工智能当前的两大发展关键词:第一是融合,与产业、科研、民生、经济实现充分的融合,发挥最大的价值;第二是利旧,搞AI绝对不是推倒重建,而是以融合为基础的充分利旧,这不仅降低AI应用的成本开支,让AI能够更易被接受,更重要的是它说明了AI的“身份和地位”:这是一项社会生活、经济发展、产业升级中的“支撑性技术”,单纯的发展AI就像在真空中发展互联网一样,不可能成功。

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关于在阿里云轻量应用服务器Windows Server 2012 R2上搭建Python和Pytorch环境介绍

因为科研需要和场所限制,利用远程进行基本的神经网络训练十分方便。本文主要介绍在阿里云轻量应用服务器Windows Server 2012 R2上搭建Python和Pytorch环境可能遇到的问题和具体的步骤。

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老旧黑白片修复机——使用卷积神经网络图像自动着色实战(附PyTorch代码)

照片承载了很多人在某个时刻的记忆,尤其是一些老旧的黑白照片,尘封于脑海之中,随着时间的流逝,记忆中对当时颜色的印象也会慢慢消散,这确实有些可惜。技术的发展会解决一些现有的难题,深度学习恰好能够解决这个问题。

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Windows源码安装PyTorch 0.4

在Windows源码安装Pytorch0.4,CUDA支持

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浅谈迁移学习图像分类

不同的数据集是如何进行迁移学习的?常见的迁移学习策略有哪些?本文一一进行讲解,并分析在何种情况应该使用哪种策略。

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机器学习框架比较

翻译自外文网站,比较结果如下: 比较对象:Caffe,Caffe2,Deeplearning4j,Dlib,Gensim,Keras,MatConvNet,Microsoft Cognitive Toolkit,MXNet,Neural Designer,OpenNN,Paddle,Pytorch.

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强大的PyTorch:10分钟让你了解深度学习领域新流行的框架

今年一月份开源的PyTorch,因为它强大的功能,它现在已经成为深度学习领域新流行框架,它的强大源于它内部有很多内置的库。本文就着重介绍了其中几种有特色的库,它们能够帮你在深度学习领域更上一层楼。

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