李沐resnet18

李沐ResNet18是一种深度学习模型，用于图像分类任务。它是ResNet系列模型中的一员，由微软研究院的研究员提出。ResNet18具有18个卷积层，包括多个卷积、池化和全连接层。它使用了残差连接（residual connections）的结构，使得网络可以更深，更容易训练。ResNet18的主要特点是它比较浅，参数较少，在计算资源有限的情况下能够取得不错的性能。

相关问题

李沐 swintransformer

李沐（Ming Li），是一位知名的计算机科学家和开源社区贡献者，他在中国科学院计算技术研究所工作，并在Transformer架构的研究上有所建树。Swin Transformer是他及其团队提出的一种新型的自注意力机制（Self-Attention）模型，特别适用于处理图像数据。Swin Transformer通过一种窗口化的卷积（Windowed Self-Attention）和局部特征交互（Shifted windows）的方式，实现了并行计算，极大地提高了Transformer在大图尺寸下的计算效率，同时保持了良好的性能。这种结构使得Transformer模型能够在图像识别、目标检测等计算机视觉任务中取得非常优秀的成绩。

李沐 anaconda

李沐是一位在人工智能领域非常知名的学者和科技创业者。他是美国加州大学伯克利分校计算机科学系的副教授，同时也是亚马逊人工智能实验室（Amazon AI Lab）的首席科学家。他还是深度学习框架Gluon的主要开发者之一。李沐在人工智能教育方面也有很大的贡献，他与其他学者合作编写了《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)这本开源教材，该教材以深度学习理论与实践相结合的方式，为学习者提供了一个全面的学习平台。李沐在人工智能领域的研究和教育工作对于推动人工智能的发展和普及起到了重要的作用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [windows上配置深度学习（李沐-动手学深度学习）](https://blog.csdn.net/gdxdekx/article/details/122267735)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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