近年来，基于深度学习的人工智能掀起了一股学习的热潮。本书是使用PyTorch深度学习框架的入门书籍。本书从深度学习原理入手，由浅入深，阐述深度学习中神经网络、深度神经网络、卷积神经网络、自编码器、循环神经网络等，同时穿插学习PyTorch框架的各个 ...

如上图所示，Faster R-CNN的结构主要分为三大部分，第一部分是共享的卷积层-backbone，第二部分是候选区域生成网络-RPN，第三部分是对候选区域进行分类的网络-classifier。其中，RPN与classifier部分均对目标框有修正。classifier部分是原原本本继承的Fast R-CNN结构。

本研究针对单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据的高维度、稀疏性和异质性挑战，提出了一种融合对抗自编码器（AAE）与交叉注意力图卷积网络（GCN）的深度聚类模型scCAGN。通过动态信息融合机制整合多模态特征，结合三重损失函数优化，在8个基准数据集上实现最高0. ...