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我实现该论文的水平非常粗糙，我认为是达不到复现这样一个比较高的级别的，但是可以对想要用paddlepaddle做论文复现的人介绍一下经验。.1.如果你之前对PyTorch了解很多，那用paddle应该很容易上手，因为他们的接口几乎是一一对应的，而且在课程的讨论区有放...
[论文复现]StarGan.v2paddle框架复现心得数据处理模块模型复现实现中出现的问题数据处理模块替换了torch版本中的dataload，使用嵌套函数迭代返回数据，也方便实现文中源代码使用不放回的取数据的方式defcreate_reader_source(self...
paddle复现pytorch踩坑(二）：paddleAPI对照表（百度论文复现营活动提供）1749玩转KITTI3D目标检测:KITTI评估工具evaluate的使用1249paddle复现pytorch踩坑(四）：Tensor1202
模型深入解析，中科院顶会论文作者、百度资深算法工程师结合多年实战经验，分享宝贵算法调优经验实践论文复现全流程公布10篇顶会论文list，手把手带你实践论文复现全流程：论文筛选-论文精读-模型搭建-算法调优奖学金计划1.10篇复现论文中，每篇
MemNN是FacebookAI在提出的一个更加完善的模型，原论文在“PennTreebank”语言数据集上的ppl为111，本项目成功复现ppl为110.75-飞桨AIStudio-人工智能学习与实训社区
本次飞桨论文复现过程中，最终选择自选方向——DANet图像分割网络aistudio项目链接：github链接：将复现过程中的一些心得体会做一些总结关于飞桨api个人使用pytorch较多，在复现过程中，使用飞桨动态图api比较方便，相关代码比较容易复现但是也存在一些不足过多api集中在paddle.fluid.layers、paddle...
hi，大家好，非常高兴的告诉大家，百度飞桨论文复现赛第四期已经开始了，本次共将有100篇的经典&前沿论文供大家复现，详细信息可以参考AIStudio，大家是否已经迫不及待了呢~注意：本次部分赛题与人工智能创新应用大赛重合，如果获奖，会有额外奖励，详情请看这里。
这场论文复现的华山论剑，谁能拔得头筹？.问世间，AI技术谁家最高？.恐怕每个人都有自己不同的看法。.而在各个市场调研机构的眼中，评价一家企业AI技术实力最直观的数据，就是其AI专利和相关论文的产出量。.而评价一个员工在AI方面能力的高低就要复杂...
环境：CPU版本：Paddle2.1.1可以发现在x1扩大10倍的条件下，该结果最大误差非常大！importpaddleimporttorchimportnumpyasnppaddle.set_device("cpu")paddle.set_grad_enabled(False)torch.set_grad_enabled(False)a=paddle.nn.Linear
入门深度学习仅2个月，我从BoTNet论文复现中经历了这些~.发布日期：2021-09-0113:05浏览量：84次.深度卷积骨干结构在图像分类，实例分割等方面取得了重大进展，多种具有里程碑意义的骨干网络结构大多都使用多层3X3卷积。.虽然卷积运算可以有效地捕获局部...
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