【Ph.D.Vlog】我读过逻辑最清晰的论文！Transformer霸主光环下卷积神经网络最后一次逆袭！ConcNeXt讲了什么？
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KAN卷积+CNN讲解，可将KAN卷积融入任意神经网络！
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19、Transformer模型Encoder原理精讲及其PyTorch逐行实现
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RNN+KAN、TCN+KAN、Transformer+KAN实现多种回归任务指标突破！极简操作可出多种实验图！
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【太全了】从入门到精通一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络！这不比刷剧爽多了！
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KAN+Transformer，实验指标获得巨大提升！结合论文与项目详细讲解如何进行融合
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最牛论文FCN：只更换一个层，却开创了一个时代！
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transformer的可视化讲解！--人工智能/深度学习/transformer
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组合创新！最好出创新点的方向LSTM+Transformer新成果登Nature，精度高达95.65%！
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【Pytorch官方书籍】大神带你啃书，手敲代码轻松搞定深度学习实战！！！
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从编解码和词嵌入开始，一步一步理解Transformer，注意力机制(Attention)的本质是卷积神经网络(CNN)
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最新傅里叶KAN结合GNN实验指标巨大提升！
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Transformer与CNN融合实现新SOTA！这个热门方向直接让你论文创新点拉满！
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从transformer到cnn到vit，两个半小时板书搞懂原理（上）
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师傅，我真的悟了！Visual Transformer代码从头写一遍~
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所有深度学习炼丹师狂喜！分享一个完全免费的自动调参神器，炼丹必备工具！
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多模态也太好写论文了吧？！结合范围居然这么广，动动手就产出一篇论文了！
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对神经网络某一层做了小改进，效果却提升显著可以发论文吗？不知道如何去验证啊！
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哥们还中了一篇CVPR2024——多模态时代让卷积网络再次伟大！
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【研1基本功 （真的很简单）LoRA 低秩微调】大模型微调基本方法1 —— bonus "Focal loss"
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KAN最新研究方向！kan卷积来了！是的你没听错，kan卷积已经被实现了（代码可分享！）
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就在大家质疑KAN能否代替MLP时，KAN卷积就已经被实现了！
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手搓深度学习的代码？60分钟足够了！
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[中字精校] 麻省理工施瓦茨曼计算机学院副教授何恺明：学习深度表征 | 2024年1月
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几行代码发一区？SHAP可解释分析，即插即用，保姆级教程来了
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何恺明MIT第一课-卷积神经网络