关于SSD的源代码详细讲解,请参考文章:https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/80391627 代码详解 本文是实战系列的第四篇,逼自己抽空写篇博客,把之前运行的程序po出来,供需要的人参考。 下载 SSD-Tensorflow-master 解压找到里面notebooks文件夹,本文主要针对这个文件夹下提供的事例做讲解; 主要
目录 1. 前言 2. 数据预处理——CoraData类的定义 3. GCN层定义 4. 模型构建 5. 模型训练与测试 1. 前言 这次的任务是节点分类。使用的是Cora数据集,该数据集由2708篇论文,及它们之间的引用关系构成的5429条边组成。这些论文根据主题被划分为7类,分别是神经网络、牵强化学习、规则学习、概率方法、遗传算法、理论研究、案例相关。每篇论文的特征
任务说明:NLP-Beginner:自然语言处理入门练习 任务二 数据下载:Sentiment Analysis on Movie Reviews 参考资料: Convolutional Neural Networks for Sentence Classificatio PyTorch官方文档 关于深度学习与自然语言处理的一些基础知识:【深度学习实战】从零开始深度学习(四):RNN
官网地址:NLP FROM SCRATCH: TRANSLATION WITH A SEQUENCE TO SEQUENCE NETWORK AND ATTENTION 数据下载:数据 基础知识:【深度学习实战】从零开始深度学习(四):RNN与自然语言处理 目录 1. 导入需要的包 2. 读入数据 3. 数据预处理——建立数据集 4. 模型搭建 4.1 编码器 4.
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