Paragraph Vectors（doc2vec）的PyTorch实现

基于PyTorch实现昆虫分类任务 有数据代码 可直接运行-数据 基于PyTorch实现昆虫分类任务 有数据代码 可直接运行-数据

pytorch实现seq2seq和transformer字符级中英机器翻译，里面有一个小型中英的平行语料数据集和训练好的seq2seq的模型，transformer的模型需要自己训练

机器翻译 机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 其主要的步骤包括数据预处理、分词、建立词典、载入数据集、Encoder-decoder、seq2seq等。 注意力机制与Seq2seq模型 在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量（context vector）来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输入信息以循环单位状态编码，然后将其传递给解码器

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永不放弃 永不放弃的PyTorch实施：学习定向探索策略[] 仅实施了具有嵌入网络的偶然性好奇心。 安装 使用Python 3.7.9测试 pip install -r requirements.txt 火车 python train.py 结果 5x5结果 学分 R2D2基地是从通过

pytorch实现cnn手写识别

pytorch实现天气分类

数字对抗样本生成 LeNet是一个小型的神经网络结构，仅包含两层卷积层、两个池化层以及三层全连接。该轻量级网络能快速、占内存小、高精确度的解决复杂度比较低的问题，如手写数字识别。本实验要求： (步骤1)用LeNet网络完成手写数字识别任务。 (步骤2)利用对抗样本工具包生成针对该网络的对抗样本。 首先简要介绍了GAN的原理，通俗易懂 我简要实现了这一部分，并且包括每一部分的数字可视化功能，包括LeNet模型的构建，以及对于LeNet的超参数的调节和一些方法，最后也把模型权重保存下来，不用训练也可以直接用。 在步骤二中，生成针对该网络的对抗样本。做了威胁模型，快速梯度符号攻击，定义扰动上限 epsilons，被攻击的模型，FGSM 攻击方式，测试函数的操作 最后启动攻击，得到对抗结果，最后比较准确性 vs Epsilon，就得到最后的实验结果。 所有的介绍和方法和代码都是可以直接运行的

SRGAN 基于CVPR 2017论文的SRGAN的PyTorch实现。