Apache MXNet Gluon中的LSTNet实现 该存储库包含本文的实现： ://arxiv.org/abs/1703.07015，基于该存储库中作者的原始PyTorch实现： : 请参考该论文以获取有关网络体系结构的背景知识。 运行脚本 要获取命令行参数列表： python train.py-帮助

电子商务英文课件：ch09 The Web 2.0 Environment and Social Networks.ppt

TensorFlow自组织图 TensorFlow 1.5和Python 3.6的Kohonen自组织映射1的实现。 提供了一个Tensorflow V2版本，该版本位于tfv2分支中。 （感谢Dragan！）这最初是基于代码，但进行了一些关键的修改： 使用TensorFlow广播语义而不是tf.pack和for循环。 输入数据应该来自Tensor而不是tf.placeholder ，从而可以与更快，更复杂的输入数据管道一起使用。 培训使用批处理算法而不是在线算法，如果您具有GPU RAM，则可以大大提高速度。 另外，因此，我添加了... 多GPU支持（对于具有多个GPU的单机，它没有多节点培训）。 Tensorboard可视化的一些摘要操作 example.py通过在3个群集玩具数据集上训练SOM来包含其用法的简单示例。 产生的u-matrix应该看起来像这样： 请注意，该示

EDSR-Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution论文代码，NTIRE2017冠军，Torch写的，欢迎各位下载

matlab分时代码多层网络 在这里，您将找到一些我用于时变多层网络分析的代码示例，这些示例正在基于一组语言范式同时收集的一组EEG和fMRI数据上运行。 这些代码是与模态无关的，因此您可以在构建它们后将它们应用于网络矩阵。 您将获得如何在每个脚本中构造初始多层矩阵的指南。 此处上传的大多数代码都是不一定可以通过工具箱访问的代码，我希望您会发现它们很有用。 有时间后，我将继续上载有关网络鲁棒性和效率的代码。 一些代码依赖于一组网络和连接工具箱，例如Sporns等人（2010年）的Brain Connectivity Toolbox，Mucha等人（2010年）的多层社区检测工具箱以及Bassett等人的多层网络分析工具箱。等人，（2013年）。 因此，在运行我在此处上传的代码之前，我建议您下载这些toolobox并添加到Matlab路径中。 如果您在运行代码时遇到任何问题，发现代码中的任何错误或方法或编码的应用程序中的任何错误，请让我知道。 我愿意接受任何意见和建议。 感谢您的光临，并与我分享这个旅程;）

对抗性鲁棒性工具箱（ART）v1.5 对抗性鲁棒性工具箱（ART）是用于机器学习安全性的Python库。 ART提供的工具使开发人员和研究人员可以针对逃避，中毒，提取和推理的对抗性威胁捍卫和评估机器学习模型和应用程序。 ART支持所有流行的机器学习框架（TensorFlow，Keras，PyTorch，MXNet，scikit-learn，XGBoost，LightGBM，CatBoost，GPy等），所有数据类型（图像，表格，音频，视频等）和机器学习任务（分类，对象检测，语音识别，生成，认证等）。 了解更多 --- ----- -， --- 该图书馆正在不断发展中。 欢迎反馈，错误报告和贡献

已淘汰 该项目建于2016年（旧的张量流时代），在新的张量流下，一些设计选择不再有意义。 您可能会在其他地方找到更好的seq2seq教程/实现。 seq2seq_chatbot 张量流中Seq2seq聊天机器人的实现。 特征 带智能加载程序的动态rnn （无填充） 预测中的波束搜索（全局最优快速近似） 解码器的信号指示器（解码器上的部分控制） 技术报告： : : Python 2.7依赖项 张量流1.8 麻木 json 操作说明 运行“ python train.py”，然后等待（在具有cuda 9.0和cudnn 7.0的GTX 1080 Ti上运行5分钟），直到训练完成 运行“ python test.py”以进入与聊天机器人的交互式会话 尝试自己的数据 可以对自己的数据运行它，但是您需要至少生成2个文件，其格式与bbt_data中的文件相同。 text.txt，这是

歌声分离RNN 雷茂 芝加哥大学 介绍 这是使用递归神经网络（RNN）开发的歌声分离工具。 它可以将歌手的声音和背景音乐与原始歌曲区分开。 由于分离尚不完善，因此它仍处于开发阶段。 请检查演示的性能。 依存关系 的Python 3.5 脾气暴躁的1.14 TensorFlow 1.8 RarFile 3.0 进度栏2 3.37.1 LibROSA 0.6 Matplotlib 2.1.1 档案文件 . ├── demo ├── download.py ├── evaluate.py ├── figures ├── LICENSE.md ├── main.py ├── model ├── model.py ├── preprocess.py ├── README.md ├── songs ├── statistics ├── train.py └── utils.py 数据

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