深度学习手撕代码题
目录:
- PyTorch实现注意力机制、多头注意力与自注意力
- Numpy广播机制实现矩阵间L2距离的计算
- Conv2D卷积的Python和C++实现
- Numpy实现bbox_iou的计算
- Numpy实现Focalloss
- Python实现nms、softnms
- Python实现BN批量归一化
- PyTorch卷积与BatchNorm的融合
- 分割网络损失函数Dice Loss代码实现
- PyTorch 针对L1损失的输入需要做数值的截断,构建CustomL1Loss类
- Numpy实现一个函数来计算两个向量之间的余弦相似度
- Numpy实现Sigmoid函数
- Numpy完成稀疏矩阵的类,并实现add和multiply的操作
- PyTorch 实现SGD优化算法
- Numpy 实现线性回归损失函数
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