pytorch-SCNN **于2018/12/15更新。 去做 支持不同的骨干网 支持城市景观 单GPU训练 介绍 这是的PyTorch（0.4.1）实现。它可以使用Modified Aligned ResNet作为主干。目前，我们使用Cityscapes数据集训练SCNN。 安装 该代码已通过Anaconda和Python 3.6进行了测试。安装Anaconda环境后： 克隆仓库： git clone https://github.com/forlovess/SCNN-pytorch.git cd SCNN-pytorch 安装依赖项： 有关PyTorch依赖关系，请参见以获得更多详细信息。 对于自定义依赖项： pip install matplotlib pillow tensorboardX tqdm 训练 请按照以下步骤训练您的模型： 输入参数：（通过python tr

这是卷积神经网络汇报的知识，包括网络的背景、结构、求解以及应用。是初学者很好的资料，希望对你有用。

cnn_text_classification Tensorflow中的Kim的。 要求 的Python 3 Tensorflow> 1.0 脾气暴躁的 纳尔特克 tqdm 资料格式 我们需要2个文件，一个用于训练，一个用于验证。数据的格式很容易，文件中的每一行都有两列，第一列是标签，第二列是文本。它们用'\ t'分段。 数据格式示例 1 for a long time the film succeeds with its dark , delicate treatment of these characters and its unerring respect for them . 0 the film seems all but destined to pop up on a television screen in the background of a scene in a

CNN-LSTM-ATT论文评分模型 这是用于自动作文评分的纸质基于注意力的循环卷积神经网络的Pytorch实现。 [ ] 版本 我们的版本是： Python 3.6 PyTorch 1.8.0 训练 python train.py --oov嵌入--embeddding手套--embedding_dict Gloves.6B.50d.txt --embedding_dim 50 --datapath data / fold_ --prompt_id 1 请注意，您应该下载Gloves.6B.50d.txt。

基于Attention-BiLSTM-LSTM神经网络的短期电力负荷预测方法.pdf

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随着业务系统规模不断扩大, 系统结构也变得十分复杂, 常规基于规则的方法已经很难判断多个系统相互作用下的复合型故障, 也难以对潜在故障进行预测. 本文在多业务系统的复杂场景下, 使用ELK平台对日志进行集中化管理, 梳理出复杂系统环境下日志与各业务系统、主机、进程之间的关系, 筛选出系统中直接与故障相关的日志文件, 进而在深度学习框架TensorFlow中使用这些海量数据对LSTM算法模型进行训练, 从而实现对系统的实时故障预测.

针对目前癫痫发作实时自动预测困难的问题，将开展以LSTM模型为基础的癫痫发作预测的研究，构建了基于LSTM的神经网络模型对癫痫发作进行预测。将采集到的癫痫脑电数据进行预处理，然后提取单导联脑电小波能量特征，结合构建的基于LSTM的模型来识别癫痫发作前期和发作间期的状态，从而实现癫痫发作的预测。与传统的SVM和MLP相比，本方法取得了98.5%的分类精度和零误警的结果。为未来开发癫痫发作预警系统提供了理论基础，在临床应用上具有较大的潜在价值。