曉襲 在 2020-09-21 19:14:11 上傳
說明:幾種LLE(局部線性嵌入)算法的python實例,有數據集。
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曉襲 在 2020-09-21 19:12:05 上傳
說明:對電機運行數據進行特征值的提取,并輸出csv格式
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jroy 在 2020-09-21 18:46:39 上傳
說明:基于transfomer改進的transfomer-xl,適合長文本的輸入,拓寬了使用的字數限制
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jroy 在 2020-09-21 18:45:01 上傳
說明:基于pytorch的transfomer,可用于任何和自然語言處理相關的任務,如機器翻譯,文本分類等
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芒果太忙了 在 2020-09-20 22:06:35 上傳
說明:logistic regression的參數theta,可以用matlab自帶函數glmfit求出
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LINGXINSHINE 在 2020-09-20 15:58:40 上傳
說明:深度學習,caffe官方教程中譯本,網絡模型各層詳解
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vvyy486 在 2020-09-20 10:54:48 上傳
說明:模式識別與機器學習 英文版下載一下吧下載
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jiangchuan 在 2020-09-20 09:57:30 上傳
說明:機器學習導論中文第一版,國內課程經典參考書
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Kris_tine 在 2020-09-19 13:23:49 上傳
說明:漸進的讓生成器和判別器增長:從一個低分辨率開始,隨著訓練發展,不斷添加新層使模型增加更好的細節。
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ti_zzy 在 2020-09-19 11:12:27 上傳
說明:根據用戶歷史觀影評分數據預測出觀眾喜歡的電影,并予以推薦。
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Rooting 在 2020-09-18 19:48:18 上傳
說明:卷積網絡正在推動著圖像識別方面的進步,其不僅改進了整體圖像的分類效果,而且在具有結構化輸出的局部任務上也取得了進步,包括邊界框目標檢測,關鍵點預測等。 自然下一步是改進在像素級別上的預測。其實,以前的方法已經使用卷積網絡進行語義分割任務,其中每個像素都被標記為屬于目標或屬于其他區域,但讓具有缺點。 FCN和CNN的區別:CNN卷積層之后連接的是全連接層;FCN卷積層之后仍連接卷積層,輸出的是與輸入大小相同的特征圖,提出一個端到端,像素對像素的全卷積網絡用于語義分割任務
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pakchoi007 在 2020-09-18 17:00:14 上傳
說明:基于SVM的疲勞駕駛系統?;谏窠浘W絡的非接觸式疲勞駕駛檢測已成為當前針對疲勞駕駛檢測領域炙手可熱的研究方向。它有效解決了接觸式疲勞檢測方法給駕駛員帶來的干擾以及單一信號源對于反映疲勞程度可靠性低的問題,同時通過設計神經網絡模型對多源信息進行分類,實現對疲勞狀態的高精度和高速度的檢測。選取合適的特征值對網絡檢測準確率以及準確反映疲勞程度至關重要?;隈{駛員生理信號檢測可靠性和準確性較高。
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阿溯 在 2020-09-17 19:20:50 上傳
說明:Deb論文中NSGA2所有測試集的python版腳本實現
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黑魔法防御 在 2020-09-17 14:12:57 上傳
說明:利用著名的MNIST數據集,訓練構造好的人工神經網絡,實現對手寫28*28的數字灰度圖像的識別
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陳凱24 在 2020-09-16 22:57:51 上傳
說明:matlab環境下運行算法,進行提取特征,機器學習并進行識別,開發了動物識別系統,該系統簡單實用。
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cgion 在 2020-09-16 20:40:28 上傳
說明:Tensorflow深度學習書籍所有案例代碼實現的源碼,服從開源協議
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毛毛蟲掌門 在 2020-09-16 10:17:46 上傳
說明:遷移學習簡明手冊,遷移學習入門教程-王晉東。
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皮皮碩 在 2020-09-16 09:52:02 上傳
說明:tensorflow2.3版本的GAN 自己寫的
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淺宮秋 在 2020-09-16 09:35:43 上傳
說明:基于MATLAB的BP神經網絡的股票走勢預測。
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牛肉面隊長 在 2020-09-15 20:55:05 上傳
說明:人臉識別,在MATLAB中應用BP神經網絡進行識別
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請問312321 在 2020-09-15 17:43:16 上傳
說明:可用來學習數據分析,對數據分析初學者學習有很大的用處,建議使用這本書
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請問312321 在 2020-09-15 17:42:28 上傳
說明:可用來學習深度學習,對深度學習初學者學習有很大的用處,建議使用這本書
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Gare Ng 在 2020-09-15 10:50:41 上傳
說明:Keras是一個由Python編寫的開源人工神經網絡庫,可以作為Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高階應用程序接口,進行深度學習模型的設計、調試、評估、應用和可視化。
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瑾瑾瑾 在 2020-09-14 20:54:20 上傳
說明:時間序列預測,利用GRU模型預測客流、車流時間序列
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一直奔跑 在 2020-09-14 17:26:04 上傳
說明:能準確判斷在最高點出現之后,在高點及時做空,最低點出現以后在低點及時做多。 大小資金都可操作,反轉月收益翻倍不是問題。
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白如新 在 2020-09-14 16:53:35 上傳
說明:使用決策樹進行醫療診斷,構建一個決策樹,以及如何進行剪枝和預剪枝等
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jinggggg 在 2020-09-14 16:19:14 上傳
說明:MNIST (Mixed National Institute of Standards and Technology database ) 手寫體數字識別是一個經典入門案例,堪稱深度學習界的“HelloWord 任 務” 。 在前兩章,我們解析了深層神經網絡的結構以及優化網絡的 一些方 法,這些都是理論性的,本幸會通過完成這個簡單的任務來全面貫通之前 所學過的深層全連神經網絡的相關知識
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jinggggg 在 2020-09-14 16:18:29 上傳
說明:在許多情況下,利用深度學習算法搭建的神經網絡模型都需妥進行某 種形式的優化。 這非常重要,只有經過優化的網絡,才能在訓練之后達到 不錯的解決問題的效果。 優化的最直接目的就是使參數更加準確地更新。 一般神經網絡的訓練過程大致可以分為兩個階段:第一個階段先通過 前向傳播算法計算得到預測值,并將預測值和真實值做對比,得出兩者之 間的差距;在第二個階段,通過反向傳播算法計算損失函數對每一個參數 的梯度,再根據梯度和學習率使用梯度下降算法更新每一個參數。
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jinggggg 在 2020-09-14 16:17:37 上傳
說明:深度前饋神經網絡( Deep Feedforward Nemul Network ),可簡稱為前 饋神經網絡( Feedforward Nemul Network ),指的是具有前饋特征的一類 神經網絡模型 。 前饋神經網絡中最具代表性的一個樣例是多層感知機 (Multilayer Perceptron, MLP )模型(第 1 章中介紹人工神經網絡的時候 就做了 一些關于 MLP 的介紹) 。 習慣上,我們會將 MLP 稱為深度神經網 絡( Deep Neural Networks, DNN ),但是這非常狹義,實際上深度神經網 絡應該泛指更多的使用了深度學習技術的深度神經網絡模型。
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jinggggg 在 2020-09-14 16:16:23 上傳
說明:python使用教程關于張量相加的運算,計算圖的使用和案例編程
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