常用深度网络总结，包含背景、创新点、表现、文章代码资源等 适用于机器学习、深度网络、计算机视觉的道友 自己手打总结文档，囿于能力，挂一漏万，如有笔误请大家指正~ 自己：脑机接口+人工智领域，主攻大脑模式解码、身份认证、仿脑模型… 在读博士第3年，在最后1年，希望将代码、文档、经验、掉坑的经历分享给大家~ 做的不好请大佬们多批评、多指导~ 虚心向大伙请教！ 想一起做些事情 or 奇奇怪怪点子 or 单纯批评我的，请至Rongkaizhang_bci@163.com

领域自适应深度网络压缩 提供ICCV 2017 ，可在找到海报。 也可以使用。 如何运行tensorflow代码 该示例是在简单的非域转移简单实验上完成的。 我们在MNIST数据集上从头开始训练LeNet网络，然后使用SVD基线或我们提出的DALR方法压缩网络。 示例代码在jupyter笔记本中给出。 cd code/tensorflow jupyter notebook Experiment_LeNet_MNIST.ipynb 如何运行Matlab代码 可以从下载示例网络，然后将其复制到新文件夹“ nets /”。 mkdir nets cd nets wget http://mmasana.foracoffee.org/DALR_ICCV_2017/birds_vgg19_net.mat 然后，可以通过在MatLab终端上调用“ mainScript_compress_DALR.m

TriDNR 三方深度网络表示形式，发布于IJCAI 2016：1895-1901。 这些代码实现了TriDNR算法，该算法学习网络中每个节点的连续表示。 TriDNR从三个角度使用信息，包括节点结构，节点内容和节点标签（如果有），以共同学习最佳节点表示形式 该代码是使用gensim和DeepWalk软件包在Python中开发的。 所有必需的软件包都在requirements.txt中定义。 要安装所有要求，只需使用以下命令： pip install -r requirements.txt “ demo.py”中提供了一个演示，该演示运行并比较了几种算法 关于数据集：本文中有两个网络数据集，即DBLP和Citeseer-M10。 每个数据集包含3个文件： 1. docs.txt : title information of each node in a network, each

从深度神经网络到高斯过程（dnn2gp） 该存储库包含用于重现论文结果的代码近似推理将深度网络转变为高斯过程 计算和可视化线性模型和GP 复制模型选择实验 结果可以在/results目录中轻松获得，并且可以通过运行来复制 python marglik.py --name of_choice 这将同时产生玩具和真实世界的实验，并将相应的测量结果以新的文件名保存到结果目录中。 然后可以通过运行生成图 python marglik_plots.py --name original # use our result files python marglik_plots.py --name of_choice # use your result files 计算和可视化内核及预测分布 我们使用预先训练的模型，这些模型保存在/models目录中，并且在CIFAR-10或MNIST上进行训练。

对服装关键点检测的网络模型对比与优化。

77 深度学习深度学习概述：从感知机到深度网络.docx

本文对基于深度学习的自监督一般性视觉特征学习方法做了综述。首先，描述了该领域的动机和一些专业性术语。在此基础上，总结了常用的用于自监督学习的深度神经网络体系结构。接下来，回顾了自监督学习方法的模式和评价指标，并介绍了常用的图像和视频数据集以及现有的自监督视觉特征学习方法。最后，总结和讨论了基于标准数据集的性能比较方法在图像和视频特征学习中的应用。

matlab alexnet图像识别代码该软件包包含用于在以下工作中进行实验的代码： A. Bendale，T。Boult“” IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR），2016年 作者：Abhijit Bendale（）Terrance Boult（）视觉和安全技术实验室，科罗拉多大学，科罗拉多斯普林斯分校 引用本文 @InProceedings{bendale-boult-cvpr2016, title={Towards Open Set Deep Networks}, author={Bendale, Abhijit and Boult, Terrance}, booktitle={Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016 IEEE Conference on}, year={2016}, organization={IEEE} } 该代码按“原样”提供，没有任何保证。 请参阅COPYRIGHT.txt和libMR / COPYRIGHT_Libmr.txt，以获取有关许可和使用限制的更多详细信息。 该软件包分为

在智能手机上使用递归神经网络（RNN），LSTM和Tensorflow进行人类活动识别 这是我硕士课程的项目，其中涉及使用无线传感器数据挖掘实验室（WISDM）的数据集为端到端系统构建机器学习模型，以使用智能手机加速度计，Tensorflow框架，递归神经网络预测人类的基本活动网络和多个长期短期存储单元（LSTM）堆栈，用于构建具有隐藏单元的深度网络。 训练模型后，将其保存并导出到android应用程序，并使用模型作为概念验证和UI界面进行预测，以使用文本语音API讲出结果。 处理： 清理并合并数据 根据模型要求，通过将每个序列活动的固定长度序列（200个）作为训练数据来进行数据预处理，以最大程度地提高模型的效率。 将数据分为训练（80％）和测试（20％）集。 通过堆叠带有2个完全连接的RNN的多层LSTM内存单元（这将解决消失的梯度问题）来构建一个深层网络。 使用Tensorflow框架构建整个模型，并创建占位符以供模型在端到端系统中访问。 创建最小化损失的损失函数，我们使用最小二乘误差（LSE）或L2范数，因为它将通过一个解决方案提供稳定的解决方案。 在整个训练期间，

安全技术-网络信息-面向极化SAR地物分类的稀疏深度网络.pdf