Pytorch实现的Transformer代码

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torch.optim 是一个实现了各种优化算法的库。大部分常用的方法得到支持，并且接口具备足够的通用性，使得未来能够集成更加复杂的方法。使用 torch.optim，必须构造一个 optimizer

用pytorch 实现深度学习dnn网络，有实际数据做支撑，py3.6 +pytorch0.4

使用重复元素的网络(VGG) AlexNet在LeNet的基础上增加了3个卷积层。但AlexNet作者对它们的卷积窗口、输出通道数和构造顺序均做了大量的调整。虽然AlexNet指明了深度卷积神经网络可

FCN网络实现(pytorch),需要torchvison的VGG预训练模型,输出经过nn.logsoftmax处理后,使用nn.NLLLoss()损失函数。

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pytorch实现MADDPG (multi-agent deep deterministic policy gradient)

主要介绍了pytorch SENet实现案例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Pytorch实现i-RevNet