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- @m0_56945333
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pytorch实现MNIST识别——全流程
主要实现1. 掌握pytorch自带数据集的导入2. 初步编写DataLoader3. 定义模型、损失和优化器4. 训练简单神经网络5. 将模型结果保存至本地
手写ResNet50——pytorch
为了加深对resnet的理解，参考他人代码重写了一份pytorch版的resnet50。
傅里叶变换
傅里叶变换原文一切的波形都可以用正弦波叠加得到（“任何”周期信号都可以用一系列成谐波关系的正弦曲线来表示）。傅里叶展开，是将一个周期性函数，改写成一系列正弦函数和余弦函数的级数之和，且该“和”的极限，与原函数相等。傅里叶级数在时域是一个周期且连续的函数，在频域是一个非周期离散的函数；傅里叶变换则是将一个时域非周期连续的信号转换为频域非周期的连续函数。傅里叶变换可以看作一个周期无穷大的傅里叶级数。许
BERT模型（Attention注意力机制 + Transformer Encoder）
BERT模型利用大规模无标注的预料训练，获得包含文本内在语义信息的Representation。本文旨在入门BERT，初步了解了解BERT的工作原理
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华为CANN训练营笔记[1]——架构介绍
简单介绍CANN基础架构
到底了