AI自动生成的苹果芯片Metal内核，比官方的还要好？ Gimlet Labs的最新研究显示，在苹果设备上，AI不仅能自动生成Metal内核，还较基线内核实现了87%的PyTorch推理速度提升。 更惊人的是，AI生成的Metal内核还在测试的215个PyTorch模块上实现了平均1.87倍的加速，其中一些 ...

PyTorch 以其灵活性、易用性和强大的GPU加速功能而闻名，已成为学术界和工业界进行深度学习研究和应用开发的首选框架之一。 PyTorch 是一个由 Meta (Facebook) AI 研究实验室主导开发的开源机器学习库。它以其灵活性、易用性和强大的GPU加速功能而闻名，已成为学术 ...

为解决机器人动态环境中实时异常检测的难题，研究人员提出Sparse MAF-AAE模型，通过整合Masked Autoregressive Flow（MAF）与Adversarial ...

本文通过12个实战案例，详细介绍了如何使用PyTorch构建各种类型的神经网络模型，每个案例都提供了详细的代码示例和解释。 用PyTorch构建神经网络是机器学习领域中非常热门的话题。PyTorch因其易用性和灵活性而受到广大开发者的喜爱。本文将通过12个实战案例 ...

本项目包含了第二届计图挑战赛计图 - 草图生成风景比赛的代码实现。本项目的特点是：采用了guangan 方法对 图像 通过 风格及语义引导 处理，生成了 风景图片生成 的结果。 安装 本项目可在 4 张 Tesla V100 上运行，训练时间约为 52 小时。 原作者将论文的 pytorch ...

[导读]AutoEncoder的基本思想是利用神经网络来做无监督学习，就是把样本的输入同时作为神经网络的输入和输出。本质上是希望学习到输入样本的表示(encoding)。早期AutoEncoder的研究主要是数据过于稀疏、数据高维导致计算复杂度高。比较早用神经网络做AutoEncoder的 ...

论文发布了基于深度学习模型的单细胞转录组数据检索和注释的新方法Cell BLAST，以及具备高质量注释的单细胞转录组参考数据库ACA，为有效利用现有数据进行细胞注释和跨数据集研究提供了新的工具和资源。 作为细胞异质性研究的重要工具，单细胞转录组测序 ...

这篇文章中，我们将利用 CIFAR-10 数据集通过 Pytorch 构建一个简单的卷积自编码器。 引用维基百科的定义，”自编码器是一种人工神经网络，在无监督学习中用于有效编码。自编码的目的是通过一组数据学习出一种特征（编码），通常用于降维。“ 为了建立一个 ...