PyTorch深度学习

deep learning with pytorch Vishnu Subramanian

deep learning with pytorch 书籍和代码，作者Vishnu Subramanian Published 2018-02-23

[Vishnu_Subramanian]_Deep_Learning_with_PyTorch

[Vishnu_Subramanian]_Deep_Learning_with_PyTorch 高清版本

bilibili_回归问题实战（第六课） 深度学习与PyTorch入门实战_龙良曲 .rar

深度学习与PyTorch入门实战_龙良曲 bilibili_回归问题实战（第六课） 1 data.csv 用于回归的数据数据 2 gd.py 回归实战运行代码 3 lesseon4.pdf 课件

PyTorch 深度学习视频教程（一）

该资源是最新的PyTorch 深度学习视频教程（一）压缩包，主要介绍学习Pytorch的先修课与Pytorch的简介，还有一套PyTorch 深度学习视频教程（二），欢迎大家下载学习！

【No561】深度学习PyTorch极简入门PDF教程.rar

深度学习PyTorch教程，是比较好学的教程。 深度学习PyTorch教程，是比较好学的教程。 深度学习PyTorch教程，是比较好学的教程。

深度学习框架pytorch入门与实践源代码.rar

深度学习框架pytorch入门与实践源代码

第2章 PyTorch快速入门.rar

PyTorch深度学习入门与实战（案例视频精讲）课堂教学讲义（Jupyter ：ipynb，文字和代码以及插图 ）

深度学习PyTorch极简入门资料.rar

深度学习PyTorch入门

第3章 PyTorch深度神经网络及训练.rar

PyTorch深度学习入门与实战（案例视频精讲）课堂教学讲义（Jupyter ：ipynb，文字和代码以及插图 ）

深度学习、pytorch、python、深度学习基础PDF

有利于深度学习的学习与入门。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 ...

深度学习与PyTorch入门实战教程-网盘链接和密码-永久有效-详细教程

这是一套深度学习与PyTorch入门实战教程，适合学习深度学习的学者和PyTorch学习者，由于视频比较大只能通过网盘分享，上传的文件里是网盘链接和密码。章节包括以下内容：01 介绍；02 深度学习初见；03 基础张量操作...

Pytorch入门实践项目.rar

Pytorch入门实践项目，包含了DCGAN等，imagenet，mnist上的项目例程

深度学习与PyTorch入门实战教程-人工智能发展简史.rar

深度学习与PyTorch入门实战教程-人工智能发展简史

深度学习与PyTorch入门实战教程-PyTorch进阶教程.rar

深度学习与PyTorch入门实战教程-PyTorch进阶教程

第4章 基于Pytorch的相关可视化工具.rar

PyTorch深度学习入门与实战（案例视频精讲）课堂教学讲义（Jupyter ：ipynb，文字和代码以及插图 ）

深度学习与PyTorch入门实战教程-迁移学习-实战宝可梦精灵.rar

深度学习与PyTorch入门实战教程-迁移学习-实战宝可梦精灵

深度学习与PyTorch入门实战教程-过拟合.rar

深度学习与PyTorch入门实战教程-过拟合

深度学习与PyTorch入门实战教程-回归问题.rar

深度学习与PyTorch入门实战教程-回归问题

深度学习与PyTorch入门实战教程-卷积神经网络CNN.rar

深度学习与PyTorch入门实战教程-卷积神经网络CNN

Ptorch.rar（pytorch入门与实战）

PPT+代码+数据集

深度学习与PyTorch入门实战教程-循环神经网络RNN&LSTM.rar

深度学习与PyTorch入门实战教程-循环神经网络RNN&LSTM

深度学习与PyTorch入门实战教程-随机梯度下降.rar

深度学习与PyTorch入门实战教程-随机梯度下降

YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数

本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先，利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测，并对检测到的目标进行标记。然后，通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪，实现车辆目标的持续跟踪。最后，根据跟踪结果对车辆数量进行统计，实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明，帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。

YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了

YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了

yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt

yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501

Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）

这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现

社交平台上经济类话题的文章热度信息，数据是真实的，但不是真实日期

使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见：https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895

行人跌倒数据集（VOC格式）

行人跌倒数据集（VOC格式）

Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip

本资源配套对应的视频教程和图文教程，手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装，包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型，并封装为了图形化界面，只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高，眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源，其形态和状况的变化可以反映出许多疾病的早期病理变化。然而，由于受眼底图像采集技术的限制以及视网膜血管自身结构的复杂性和多变性，使得视网膜血管的分割变得非常困难。传统方法依靠人工手动分割视网膜血管，不仅工作量巨大，极为耗时，而且受主观因素影响严重。通过眼底血管图像分割可以提高诊断准确性、效率以及推动科学研究和改进治疗方法等方面。 B站主页：https://space.bilibili.com/161240964 C站主页：https://blog.csdn.net/ECHOSON

全新的SOTA模型YOLOv9

当今的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时，还需要设计一个合适的架构，以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实：当输入数据经过逐层的特征提取和空间变换时，会丢失大量信息。本文将深入探讨数据在深度网络中传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数问题。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI能够为目标任务提供完整的输入信息，以计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。此外，我们还设计了一种基于梯度路径规划的新型轻量级网络架构——广义高效层聚合网络（GELAN）。GELAN的架构证明了PGI在轻量级模型上获得了优越的结果。我们在基于MS COCO数据集的目标检测上验证了所提出的GELAN和PGI。结果显示，GELAN仅使用传统的卷积运算符就实现了比基于深度卷积的最新方法更好的参数利用率。PGI可用于从轻量级到大型的各种模型，它可以获取完整信息，使得从零开始训练的模型比使用大型数据集预训练的最新模型获得更好的结果，比较结果如图1所示。