新闻中心 
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07-25【飞桨论文复现赛-图像描述生成】Soft-Attention本文为百度论文复现赛第四期相关论文的复现代码介绍。依赖paddlepaddle-gpu2.1.2、python3.7，在coco2014数据集训练，给出复现精度...
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07-23Paddle2.2复现经典论文Transformer(理论篇)本文围绕Transformer展开理论解析，其源自《Attention is All You Need》，是首个完全依赖注意力机制的转导模型，无需递归和卷积。模...
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07-23【新手入门】0 基础掌握大模型训练（一）：监督微调SFT算法全解析：从原理到实战本文是PaddleNLP大模型训练系列首篇，面向新手解析监督微调（SFT）。先讲大模型训练核心概念，对比预训练与微调，详解SFT三要素。接着实战用ERNIE A...
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07-23【图像去噪】第六期论文复现赛——MIRNet本文复现MIRNet系列论文，含V1和V2版本。V1先提取低级特征，经递归残差组处理，再得残差图像，最终恢复图像；V2类似但优化模块提升速度。复现精度达标，提供...
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07-22『IMAGE-CAPTION』基于CNN-RNN的影像报告生成-Ⅰ本项目复现相关论文，基于CNN-RNN框架实现医学影像报告自动生成，用印第安纳大学胸部X射线数据集，采两阶段方案。实验显示生成结果有医学语义，Paddle实现效...
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07-22“机器学习”系列之决策树本文介绍决策树的ID3、C4.5和CART三种生成算法。ID3以信息增益划分，有过拟合等缺点；C4.5用信息增益率，改进了缺失值处理等；CART为二叉树，用基尼...
