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用Python将照片转换为Ghibli风格

你喜欢吉卜力工作室梦幻般的艺术风格吗？如果我说你可以用自己拍的照片制作吉卜力风格的艺术作品呢？而且用Python和AI——这并不像听起来那么难！我将展示如何使用Python将我们的照片转换成看起来像是来自吉卜力电影的样子。...

古董GPU也能跑DeepSeek同款GRPO!显存只需1/10，上下文爆涨10倍

编辑：KingHZ...

PyTorch 深度学习实战(11):强化学习与深度 Q 网络(DQN)

在之前的文章中，我们介绍了神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等多种深度学习模型，并应用于图像分类、文本分类、时间序列预测等任务。本文将介绍强化学习的基本概念，并使用PyTorch实现一个经典的深度Q网络（DQN）来解决强化学习中的经典问题——C...

PyTorch 深度学习实战(23):多任务强化学习(Multi-Task RL)

一、多任务强化学习原理1.多任务学习核心思想多任务强化学习（Multi-TaskRL）旨在让智能体...

PyTorch 深度学习实战(25):逆向强化学习(Inverse RL)

一、逆向强化学习原理1.逆向强化学习核心思想逆向强化学习（InverseReinforcementLearning,IRL）旨在...

开源的对比语言-图像预训练模型:OpenCLIP

这里是Aideas，每日分享AI相关资讯。本文由AideasAgent整理并推荐。项目地址：/mlfoundations/open_clip，程序语言：Python，收藏:11,291，分支:1,073，今日收藏:17starstoday。...

PyTorch 深度学习实战(38):注意力机制全面解析

在上一篇文章中，我们探讨了分布式训练实战。本文将深入解析注意力机制...

PyTorch深度学习框架进阶——Transformer详解(一)

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，由Vaswani等人在2017年提出（论文《AttentionisAllYouNeed》）。Transformer模型结构Transformer是一个编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构，但也可单独使用编码器（如B...

深度探索:通过图表和示例来演示什么是循环神经网络

许多问题和现象都是基于顺序的。常见的例子包括语音、天气模式和时间序列。这些系统的下一个位置取决于之前的状态。不幸的是，传统的神经网络无法处理或预测此类数据，因为它们单独分析输入。他们不知道数据确实是连续的。...

特征交叉系列:PNN向量积模型理论和实践，FM和DNN的串联

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