生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)是一种无监督深度学习模型，用来通过计算机生成数据，由Ian J. Goodfellow等人于2014年提出。模型通过框架中(至少)两个模块：生成模型(Generative Model)和判别模型(Discrim...

在深度学习中，需要足够的训练数据来获得良好的模型性能。不足的训练数据可能导致模型过拟合或无法充分学习到数据的特征。在某些情况下，某些类别的数据较少可能会给模型带来挑战，特别是在处理不平衡数据集或高度错误分类...

Transformer 模型使用残差连接（residual connections）来使梯度更容易传播，在进行self(自我)-attention 加权之后输出，也就是 Self(自我)-Attention(Q, K, V)，然后把他们加起来做残差连接...

在这篇文章[1]中，我们讨论 PyTorch 对创建自定义运算符的支持，并演示它如何帮助我们解决数据输入管道的性能瓶颈、加速深度学习工作负载并降低训练成本。...

今天将分享16种腹部器官（肝脏，脾脏，左肾，右肾，胃，胆囊，食管，胰脏，十二指肠，结肠，小肠，肾上腺，直肠，膀胱，左侧和右侧股骨头）分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友...

多肽是两个以上氨基酸通过肽键组成的生物活性物质，可以通过折叠、螺旋形成更高级的蛋白质结构。多肽不仅与多个生理活动相关联，还可以自组装成纳米粒子，参与到生物检测、药物递送、组织工程中。...

近些年来，计算机视觉（CV）的发展势如破竹，渗透到了我们生活的方方面面。对于大众而言，这可能像是一项新鲜且令人兴奋的科技创新，然而，实际上并非如此。...

7月份，纽约大学（NYU）博士后Naomi Saphra撰写了一篇题为“Interpretability Creationism”，从进化论的角度解释了随机梯度下降（SGD）与深度学习之间的关系，解读视角发人深思。...

The conjectures of Obsessive-compulsive disorder and Difficulty decisions based on the Deep learning model for upstream and downstream brain regions