PyTorch深度学习（2）
新书《Pytorch深度学习之目标检测》！干货预览
注：本文选自中国水利水电出版社出版的《PyTorch深度学习之目标检测》一书，略有改动。经出版社授权刊登于此。01 OCR原理分析 本文中采用的车辆号牌识别部分的是采用CNN+LSTM+CTC组合而成，整个网络部分可以分为三个部分，首先是主干网络CNN用于提取字符的特征信息，其次采用深层双向LSTM网络在卷积特征的基础上提取文字或字符的序列特征，最终引入CTC结构解决训练时字符无法对齐的问
日期 2023-06-12 10:48:40
推荐收藏：Pytorch深度学习建模流程总结
之前我已经讲解了Pytorch深度学习构建神经网络需要的所有知识点，本节就将所有的零碎知识点串联起来，帮助大家梳理神经网络训练的架构。 一般我们训练神经网络有以下步骤： 导入库
日期 2023-06-12 10:48:40
Pytorch深度学习实战（1）—— 使用LSTM 自动编码器进行时间序列异常检测
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日期 2023-06-12 10:48:40
【DL with Pytorch】第 1 章 ：深度学习与PyTorch简介
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日期 2023-06-12 10:48:40
【Pytorch深度学习实战】（8）双向循环神经网络（BiRNN）
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日期 2023-06-12 10:48:40【Pytorch深度学习实战】（5）卷积神经网络（CNN）
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日期 2023-06-12 10:48:40Pytorch深度学习实战笔记
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日期 2023-06-12 10:48:40【Pytorch with fastai】第 1 章：你的深度学习之旅
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日期 2023-06-12 10:48:402-《PyTorch深度学习实践》-线性模型
看书，用心，总结方法论，应用 数据，模型，训练，应用 线性模型 训练 训练测试 训练测试，有限的样本未必能拟合出所有数
日期 2023-06-12 10:48:40win10+RTX3070+anaconda+pycharm+pytorch深度学习环境一条龙配置
https://blog.csdn.net/dwmsyu/article/details/111152156 https://www.baidu.com/s?ie=UTF-8&wd=windows%E4%B8%8B%E9%85%8D%E7%BD%AEpytorch%E5%8A%A0RTX3070%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%8E%AF%E
日期 2023-06-12 10:48:40PyTorch深度学习实战 | 基于深度学习的电影票房预测研究
基于深度学习的映前票房预测模型(Cross&Dense网络结构模型)，该模型通过影片基本信息如：电影类型、影片制式、档期和电影的主创阵容和IP特征等信息对上映影片的票房进行预测。 本篇采用451部电影作为训练模型，最后再在194部影片上进行测试，模型的绝对精度为55%，
日期 2023-06-12 10:48:40PyTorch深度学习实战 | 基于线性回归、决策树和SVM进行鸢尾花分类
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日期 2023-06-12 10:48:40PyTorch深度学习实战 | 典型卷积神经网络
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日期 2023-06-12 10:48:40PyTorch 深度学习实战 |用 TensorFlow 训练神经网络
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日期 2023-06-12 10:48:40PyTorch深度学习实战 | 神经网络的优化难题
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日期 2023-06-12 10:48:40PyTorch深度学习实战 | 基于ResNet的人脸关键点检测
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日期 2023-06-12 10:48:40