一文快速读懂Transformer
Transformer模型近年来成为自然语言处理（NLP）领域的焦点，其强大的特征提取能力和并行计算优势在众多任务中取得显著效果。本文详细解读Transformer的原理，包括自注意力机制和编码器-解码器结构，并提供基于PyTorch的代码演示，展示了其在文本分类等任务中的应用。
扩散模型
本文详细介绍了扩散模型（Diffusion Models, DM），一种在计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展的生成模型。文章分为四部分：基本原理、处理过程、应用和代码实战。首先，阐述了扩散模型的两个核心过程：前向扩散（加噪）和逆向扩散（去噪）。接着，介绍了训练和生成的具体步骤。最后，展示了模型在图像生成、视频生成和自然语言处理等领域的广泛应用，并提供了一个基于Python和PyTorch的代码示例，帮助读者快速入门。
Transformer实战：从零开始构建一个简单的Transformer模型
本文详细介绍了一种在自然语言处理（NLP）和序列到序列任务中表现出色的深度学习架构——Transformer模型。文章首先概述了Transformer的基本结构及其核心组件，包括自注意力机制、多头注意力、位置编码以及残差连接和层归一化等。随后，通过Python和PyTorch演示了如何构建一个简单的Transformer模型，包括位置编码和多头注意力的具体实现。通过学习本文，读者可以深入理解Transformer的工作原理并掌握其实现方法。
深度学习实践：构建并训练卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10数据集进行分类
本文详细介绍如何使用PyTorch构建并训练卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10数据集进行图像分类。从数据预处理、模型定义到训练过程及结果可视化，文章全面展示了深度学习项目的全流程。通过实际操作，读者可以深入了解CNN在图像分类任务中的应用，并掌握PyTorch的基本使用方法。希望本文为您的深度学习项目提供有价值的参考与启示。
深度学习在图像识别中的应用与挑战
当深度学习技术遇上图像识别，就像咖啡遇上糖，激发出了无限可能。本文将深入浅出地探索深度学习如何改变图像识别的游戏规则，同时也会揭示这项技术面临的一些甜蜜负担。从卷积神经网络（CNN）的魔法到训练数据集的构建，我们将一起走进深度学习的世界，看看它是如何在图像识别中大放异彩的。准备好了吗？让我们开始这场视觉与智能的盛宴吧！
AI计算机视觉笔记十八：Swin Transformer目标检测环境搭建
本文详细记录了Swin Transformer在AutoDL平台上的环境搭建与训练过程。作者从租用GPU实例开始，逐步介绍了虚拟环境的创建、PyTorch安装、mmcv及mmdetection的配置，并解决了安装过程中遇到的各种问题，如cython版本冲突等。最后，通过修改代码实现目标检测结果的保存。如需了解更多细节或获取完整代码，请联系作者。原文链接：[原文链接]（请在此处插入原文链接）。
AI计算机视觉笔记二十二：基于 LeNet5 的手写数字识别及训练
本文介绍了使用PyTorch复现LeNet5模型并检测手写数字的过程。通过搭建PyTorch环境、安装相关库和下载MNIST数据集，实现了模型训练与测试。训练过程涉及创建虚拟环境、安装PyTorch及依赖库、准备数据集，并编写训练代码。最终模型在测试集上的准确率达到0.986，满足预期要求。此项目为后续在RK3568平台上部署模型奠定了基础。