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《动手学深度学习》是一本面向中文读者的实用型深度学习教材，提供可运行的代码和丰富的讨论内容。它已被全球70多个国家、500多所大学采用，作为深度学习课程的教材。
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基于PyTorch的图像到图像转换
使用Pytorch实现视觉Transformer，这是一种仅用单个Transformer编码器就能轻松达到图像分类领域最先进水平（SOTA）的简易方法。
最大的机器学习模型即用型数据集中心，提供快速、易用且高效的数据处理工具
这个项目把《动手学深度学习》一书中原本用MXNet框架写的代码，改成了用PyTorch框架实现的版本。
最先进的深度学习脚本，按模型分类整理，易于在企业级基础设施上进行训练和部署，并具有可复现的准确性和性能。
使用TensorFlow进行人脸识别
一个用于在C++中构建现实世界机器学习和数据分析应用程序的工具包
可以根据绘画生成照片、将马变成斑马、进行风格迁移等等功能的软件。
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基于条件对抗网络的图像到图像转换
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我们发表在2020年《模式识别》（Pattern Recognition）期刊上的一篇论文代码：“U²-Net：基于嵌套U结构的更深层显著目标检测”。
PyTorch、TensorFlow、TensorFlow.js、ONNX和CoreML的强健视频抠像！
这份笔记涵盖了深度学习领域最全面的知识，内容包含了基于PyTorch的土堆教程、李沐的《动手学深度学习》以及吴恩达的深度学习课程。
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