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Gluon CV工具包 | | | | GluonCV提供了计算机视觉中最先进的（SOTA）深度学习模型的实现。 它是为工程师，研究人员和学生设计的，用于基于这些模型快速制作原型产品和研究思路。 该工具包提供四个主要功能： 训练脚本以重现研究论文中报告的SOTA结果 同时支持PyTorch和MXNet 大量的预训练模型 精心设计的API，可大大降低实施复杂性 社区支持 演示版 在或检查高清视频。 支持的应用 应用 插图 可用型号 识别图像中的物体。 50多个模型，包括 ， ， ， ，... 用它们的检测多个对象图像中的边界框。 ， ， 关联图像的每个像素带有分类标签。 ， ， ， ， ， ， 检测物体并关联对象区域内的每个像素都有一个实例标签。 检测人体姿势从图像。 认识人类的行为在视频中。 MXNet： ， ， ， ， ， ， ，， PyTorch： ， ， ， ，， ， ， 预测深度图从图像。 生成视觉欺骗性图像 ， ， 重新识别场景中的行人 安装 GluonCV构建在MXNe

拟无监督的颜色恒定性 本文所述方法的实现： 西蒙妮·比安科（Simone Bianco），克劳迪奥·库萨诺（Claudio Cusano），“准无监督色彩恒定性”-CVPR 2019 该文件可。 另请参见或尝试。

MATLAB Deep Learning With Machine Learning, Neural Networks and Artificial Intelligence 英文无水印pdf pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除

matlab如何进行交叉交叉验证的代码场景分类 杰西卡·斯宾塞（Jessica Spencer）进行的研究，由康涅狄格大学的Ozgur Izmirli教授建议，2016年秋季-2017年Spring 为什么？ 图像中的场景分类是许多领域的重要机器学习问题，包括归档，博物馆作品和社交媒体标记。 场景分类可用于定位社交媒体中的广告，预标记图像以及了解有关公司受众的更多信息。 这项研究是在不依赖于对象检测的情况下创建场景分类器的尝试（很多人都这样做）。 从我获得的所有研究中，我使用了一个数据集。 怎么办？？ 该分类器的准确度为78.6％，交叉验证为10倍。 ！ 所需成分 为了正确运行此代码，您需要使用Matlab机器学习工具箱，该工具箱需要花一些钱（或者您可以免费试用30天）。 它还需要将数据库从上传到名为allPhotos的文件夹。 专家提示：“旧建筑物”和“田野”的类别是模糊的，因此如果将其包括在内，结果将有所不同。 我该如何运行？ 运行framework.m之后，转到matlab工具栏中的Apps，然后打开分类学习器。 点击显示“新会话”的黄色+，然后选择“ T”作为变量。 在所有SV

doc2vec 该存储库包含Python脚本，用于使用训练doc2vec模型。 有关doc2vec算法的详细信息，请参见论文。 创建一个DeWiki数据集 Doc2vec是一种无监督的学习算法，并且可以使用任何文档集来训练模型。 文档可以是简短的140个字符的推文，单个段落（如文章摘要，新闻文章或书籍）中的任何内容。 对于德国人来说，一个好的基线是使用训练模型。 下载最新的DeWiki转储： wget http://download.wikimedia.org/dewiki/latest/dewiki-latest-pages-articles.xml.bz2 提取内容： wget http://medialab.di.unipi.it/Project/SemaWiki/Tools/WikiExtractor.py python WikiExtractor.py -c -b 2

金融机器学习 这是发布的《 的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 面向金融的机器学习探索了机器学习的新进展，并展示了如何将其应用于金融领域。 它解释了主要机器学习技术背后的概念和算法，并提供了用于自己实现模型的示例Python代码。 如何执行这段程式码 此存储库中的代码计算量很大，最好在支持GPU的计算机上运行。 数据科学平台提供免费的GPU资源以及免费的在线Jupyter笔记本。 要在Kaggle笔记本上进行编辑，请单击“叉子”以创建笔记本的新副本。 您将需要一个Kaggle帐户。 或者，您可以只在上笔记本或下载代码并在本地运行。 第1章-从零开始的神经网络 从Scratch＆Intro到Keras的神经网络： ， 练习excel表格： 第2章-结构化数据 信用卡欺诈检测：， 第3章-计算机视觉构建基块 MNIST数字分类：在Kaggle上运行，

Information Science and Statistics Pattern recognition has its origins in engineering, whereas machine learning grew out of computer science. However, these activities can be viewed as two facets of the same field, and together they have undergone substantial development over the past ten years. In particular, Bayesian methods have grown from a specialist niche to become mainstream, while graphical models have emerged as a general framework for describing and applying probabilistic models. Also, the practical applicability of Bayesian methods has been greatly enhanced through the development of a range of approximate inference algorithms such as variational Bayes and expectation propagation. Similarly, new models based on kernels have had significant impact on both algorithms and applications.

在Tensorflow中使用记忆增强神经网络进行一枪学习。 更新：添加了对Tensorflow v1 *的支持。 本文采用记忆增强神经网络的一站式学习的Tensorflow实现。 目前的执行进度： 实用功能： 图像处理器 指标（精度） 相似度（余弦相似度） LSTM控制器和存储单元 批处理发生器 Omniglot测试人员代码 通过自动编码器进行无监督功能学习 牛/新出生识别 基准数据集是。 所有数据集都应放置在文件夹中。 亚当·桑托罗，谢尔盖Bartunov，马修Botvinick，大安Wierstra，蒂莫西Lillicrap，一次性学习与记忆，增强神经网络，[ ]