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,[ ]
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相对论的甘 它是什么? 此仓库具有相对论GAN的简单实现。 相对论修改了GAN目标,从而大大提高了训练的稳定性。 这两个目标是: 对于发电机培训步骤: err_d = ( torch.mean((y_real - torch.mean(y_gene) - 1) ** 2) + torch.mean((y_gene - torch.mean(y_real) + 1) ** 2) ) 凡y_real是鉴别得分的真实数据和y_gene是鉴别得分假数据 对于鉴别器: err_g = ( torch.mean((y_real - torch.mean(y_gene) + 1) ** 2) + torch.mean((y_gene - torch.mean(y_real) - 1) ** 2)
2023-02-19 23:44:37 27KB machine-learning deep-learning torch pytorch
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TensorFlow2中的分布式RL 是一个使用实现各种流行的分布增强学习算法的存储库。 分布式RL是适用于随机环境的算法。 如果您想研究Distribution RL,则此存储库将是最佳选择。 dist-rl-tf2包含由领先的AI研究机构发布的三种Distribution RL算法。 演算法 C51 论文作者Marc G.Bellemare,Will Dabney,RémiMunos 方法OFF政策/时间差异/无模型仅限离散操作 观念的核心 # idea01. The output of the Q Network is a Distribution Vector, not a Scalar Value. def create_model ( self ): input_state = Input (( self . state_dim ,)) h1 = Dens
2023-02-19 23:32:48 458KB machine-learning deep-learning tensorflow dqn
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PyTorch项目模板由以下工具赞助; 请通过查看并注册免费试用来帮助支持我们 PyTorch项目模板 聪明地实施PyTorch项目。 PyTorch项目的可扩展模板,包括图像分割,对象分类,GAN和强化学习中的示例。 考虑到深度学习项目的性质,我们没有机会考虑项目结构或代码模块化。 在处理了不同的深度学习项目并面对文件组织和代码重复的问题之后,我们提出了一个模块化项目结构来容纳任何PyTorch项目。 我们还想为社区提供各种PyTorch模型的基础。 这是和之间的联合工作 目录: 为什么使用此模板? 我们正在为任何PyTorch项目提出一个基准,以帮助您快速入门,在此您将有时间专注于
2023-02-17 21:03:28 137KB machine-learning deep-learning pytorch dcgan
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什么是Kam1n0 v2? Kam1n0 v2.x是可扩展的装配管理和分析平台。 它允许用户首先将(大型)二进制文件集合索引到不同的存储库中,并提供不同的分析服务,例如克隆搜索和分类。 通过使用Application的概念,它支持多租户访问和程序集存储库的管理。 应用程序实例包含其自己的专用存储库,并提供专门的分析服务。 考虑到反向工程任务的多功能性,Kam1n0 v2.x服务器当前提供三种不同类型的克隆搜索应用程序: Asm-Clone , Sym1n0和Asm2Vec以及基于Asm2Vec的可执行分类。 可以将新的应用程序类型进一步添加到平台。 用户可以创建多个应用程序实例。 可以在特定的用户组之间共享应用程序实例。 应用程序存储库的读写访问权限和开/关状态可以由应用程序所有者控制。 Kam1n0 v2.x服务器可以使用多个共享资源池同时为应用程序提供服务。 Kam1n0由和在加
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不平衡学习:一种解决机器学习中不平衡数据集问题的Python程序包
2023-02-13 20:23:36 314KB python data-science machine-learning statistics
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Machine Learning with R 英文无水印原版pdf pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox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 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书
2023-02-13 11:17:26 3.3MB Machine Learning R
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烧瓶薪水预测器 该项目根据经验预测员工的薪水。 模型 model.py训练并将模型保存到磁盘。 model.pkb泡菜模型 应用程式 app.py包含烧瓶和管理API所需的所有内容。 程序-打开命令提示符并转到给定目录,然后运行python app.py
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