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使用Pytorch实现频谱归一化生成对抗网络(SN-GAN)
自从扩散模型发布以来，GAN的关注度和论文是越来越少了，但是它们里面的一些思路还是值得我们了解和学习。所以本文我们来使用Pytorch 来实现SN-GAN谱归一化生成对抗网络是一种生成对抗网络，它使用谱归一化技术来稳定鉴别器的训练。
「炼丹」师的福音！支持AMD，PyTorch 1.8来了
【新智元导读】PyTorch1.8发布，整体来看，本次更新涵盖1.7版本发布以来，共计3000多次Github提交，包括编译、代码优化、科学计算前端 API 以及通过 pytorch.org 提供的二进制文件支持AMD ROCm。PyTorch是一个开源的Python机器学习库。
每天五分钟深度学习框架pytorch:BatchNorm1d和BatchNorm2d的使用
batchNorm的优点更快的训练速度：由于 BatchNorm 的权重分布差异很小，我们可以使用更高的学习率来训练网络，让我们朝向损失函数最小的方向前进。
Dropout：训练时随机开除神经元，效果反而更好
#Dropout #正则化 #过拟合 #深度学习技巧上章讲的是给权重加惩罚。这章讲一个更暴力、也更有效的正则化招数：训练时，每一轮随机"开除"一部分神经元。听起来离谱——把网络拆残了反而效果更好？但事实就是如此。
批归一化原理及Pytorch实现【Batch Normalization】
推荐：用 NSDT设计器 快速搭建可编程3D场景。
每天五分钟深度学习pytorch:批归一化全连接网络完成手写字体识别
本文重点前面我们学习了普通的全连接神经网络，后面我们学习了带有激活层的全连接神经网络，本文我们继续进一步升级，我们学习带有批归一化的全连接神经网络，批归一化可以加快神经网络的训练速度，减少过拟合，具体它的原理，大家可以看我们的《每天五分钟深度学习》专栏，这里就不再详细的介绍了，下