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可扩展的贝叶斯学习与后验概率
通过引入易于扩展的 PyTorch 库 posteriors，我们在理论上具有吸引力的贝叶斯学习与现代机器学习模型的计算挑战得以克服，从而使得贝叶斯学习在大规模数据和参数范围下变得可访问且可扩展；通过在 posteriors 实现中引入一种
PDFa month ago
基于 PyTorch 的卷积神经网络的面部情绪识别
基于 PyTorch 库的卷积神经网络模型，用于实时识别面部表情，通过优化网络以及调整超参数达到改善空间复杂度的目的，研究面部情绪识别的相关问题。
PDF7 months ago
ICCVMVTN：学习多视角转换的三维理解
本研究提出了一种名为 MVTN 的多视图转换网络，利用可微分渲染确定最佳视点进行三维形状识别，将其集成到新颖的自适应多视图流程中，在几个基准测验中表现出 3D 分类和形状检索的最先进性能，并展示了相对于其他方法更好的遮挡鲁棒性，并探讨了 M
PDF2 years ago
GACT: 通用网络结构激活压缩训练
本文提出了 GACT，一种用于支持各种神经网络结构的 ACT 框架，旨在减小训练内存占用。通过分析 ACT 的近似梯度的线性化版本，我们证明了 GACT 的收敛性，而且不需要关于操作符类型或模型架构的先验知识。此外，我们提出了一种算法，通过
PDF2 years ago
TorchDyn: 神经微分方程库
本文介绍了 TorchDyn，一个专为连续深度学习而设计的 PyTorch 库，旨在将神经微分方程提升为与常规深度学习元素一样易用，该库基于将不同变量标识和子分成通用基本组件，可以自由地重新组合以获得复杂的组合架构，同时 TorchDyn
PDF4 years ago
Captum: 一个统一通用的 PyTorch 模型可解释性库
本文介绍了一种新颖的基于 PyTorch 的模型可解释性库，支持多模型、易扩展性和易用性，包含多种梯度和扰动算法，具备模型评估指标和交互式可视化工具 Captum Insights。
PDF4 years ago