敏锐模型动物园 Acuity模型动物园包含一组由Acuity工具包创建或转换的流行神经网络模型（来自Caffe，Tensorflow，PyTorch，TFLite，DarkNet或ONNX）。 模型查看器 Acuity使用JSON格式描述神经网络模型，并且我们提供了一个来帮助可视化数据流图。 从4.6.8开始，模型查看器是一部分。 分类 （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） （ OriginModel ） Mobilenet-v2 （ OriginModel ） Mobilenet-v3 （ OriginModel ） EfficientNet （ OriginModel ） EfficientNet（EdgeTPU） （ OriginModel ） Nasnet-Large （ OriginModel ） Nasnet-Mobile （ Or

这是我的学校项目。 它侧重于强化学习以进行个性化新闻推荐。 主要区别在于，它试图通过动态生成的项目嵌入来解决在线非政策学习。 我想使用SOTA算法创建一个库，以加强学习建议，并提供您喜欢的抽象级别。 :bar_chart: 这些功能可以总结为 根据您的决定进行抽象：您可以导入整个算法（例如DDPG）并将其告诉ddpg.learn（batch），可以分别导入网络和学习功能，为任务创建自定义加载程序，也可以自己定义所有内容。 示例不包含任何垃圾代码或变通办法：纯模型定义和算法本身在一个文件中。 我写了几篇文章解释其功能。 学习围绕支持ML20M等的顺序或框架环境构建。 Seq和Frame确定顺序数据的长度类型，seq是完全顺序动态大小（WIP），而帧只是静态帧。 状态表示模块具有多种方法。 对于顺序状态表示，可以使用LSTM / RNN / GRU（WIP） 使用Modin（Dask / Ray）并行数据加载和缓存 Pytorch 1.7支持Tensorboard可视化。 将来会添加新的数据集。 :books: 中篇文章 回购协议由两部分组成：库（./recnn）和游乐场（.

超带宽 改编自使用Hyperband调整超参数的代码。 defs/ - functions and search space definitions for various classifiers defs_regression/ - the same for regression models common_defs.py - imports and definitions shared by defs files hyperband.py - from hyperband import Hyperband load_data.py - classification defs import data from this file load_data_regression.py - regression defs import data from this file main.py - a complete example for classification main_regression.py - the same, for regression main_simple.py -

一般的 该存储库提供了代码和示例，用于生成最接近的反事实说明和最少的后续干预措施。 支持以下论文： （4c691b4 @ ） （9387e6c @ ） 代码先决条件 第一的， $ git clone https://github.com/amirhk/mace.git $ pip install virtualenv $ cd mace $ virtualenv -p python3 _venv $ source _venv/bin/activate $ pip install -r pip_requirements.txt $ pysmt-install --z3 --confirm-agreement 然后参考 $ python batchTest.py --help 并运行如下 $ python batchTest.py -d * dataset * -m * mod

收割 一个简单的基于机器学习的网站，推荐最佳农作物，肥料和农作物所患疾病 动机 农业是影响一国经济增长的主要部门之一。 在像印度这样的国家，大多数人口以农业为生。 机器学习和深度学习等许多新技术正在农业中实施，因此农民可以更轻松地发展并最大程度地提高产量。 在这个项目中，我提供一个网站，其中实现了以下应用程序； 作物推荐，肥料推荐和植物病害预测。 在农作物推荐应用程序中，用户可以从他们的侧面提供土壤数据，并且该应用程序将预测用户应该种植哪种农作物。 对于肥料推荐应用程序，用户可以输入土壤数据和他们正在生长的农作物的类型，该应用程序将预测土壤缺乏或过量的土壤，并会提出改进建议。 对于最后一个应用程序，即植物病害预测应用程序，用户可以输入患病植物叶片的图像，该应用程序将预测它是什么病害，并且还会提供有关该病害的一些背景知识以及如何治愈该病害的建议。 数据源 （定制数据集） （定制数

PyTextGCN 对TextGCN的重新实现。 此实现使用Cython进行文本到图形的转换，因此速度相当快。 图形和GCN基于库。 要求 该项目的构建具有： 的Python 3.8.5 Cython 0.29.21 CUDA 10.2（GPU支持可选） scikit学习0.23.2 pytorch 1.7.0 火炬几何1.6.3 海湾合作委员会9.3.0 nltk 3.5 scipy 1.5.2 至少Text2Graph模块也应该与这些库的其他版本一起使用。 安装 cython编译可以从项目的根目录执行： cd textgcn/lib/clib && python setup.py build_ext --inplace 用法 要从称为X的字符串列表（每个字符串包含一个文档的文本）中计算出图形，请创建名为y的标签列表以及测试索引test_idx的列表，只需运行：

leetcode中国 The Road-map of My AI Learning Computer Science Fundamentals and Programming 1. Data Structure and Algorithms General Intros 【Course】 【Course】 【Book】大话数据结构——程杰 【Practice】 【Book】算法的乐趣——王晓华 2. Operating System 【Course】 3. Java Programming 【Book】 【Blog】 4. Python Programming 【Book】 【Book】 【Course】 【Book】流畅的Python 5. R Programming 【Book】 【Book】 6. Shell Programming 【Blog】 【Blog】 【Course】 7. System Design 【Course】 【Course】 8. Some Tools 【Book】 【Blog】 【Course】 【Tutorial】 9. Others 【Blog】 【B

机器学习的时间序列预测 一组预测时间序列的不同机器学习模型，具体来说是给定货币图表和目标的市场价格。 要求 必需的依赖项： numpy 。 其他依赖项是可选的，但是为了使最终模型更多样化，建议安装以下软件包： tensorflow ， xgboost 。 经过python版本测试：2.7.14、3.6.0。 取得资料 有一个内置的数据提供程序，可以从获取数据。 目前，所有模型都已通过加密货币图表进行了测试。 提取的数据格式是标准安全性：日期，最高，最低，打开，关闭，交易量，报价量，weightedAverage。 但是模型与特定的时间序列特征无关，并且可以使用这些特征的子集或超集进行训练。 要获取数据， 从根目录运行脚本： # Fetches the default tickers: BTC_ETH, BTC_LTC, BTC_XRP, BTC_ZEC for all time periods. $ ./run_fetch.py 默认情况下，将提取Poloniex中所有可用时间段（天，4h，2h，30m，15m，5m）的数据，并将其存储在_data目录中。 您可以通过命令行参

神经元 并行神经网络微框架。 在阅读论文。 特征 任意形状和大小的密集、完全连接的神经网络 具有均方误差成本函数的反向传播 基于数据的并行性 几个激活函数 支持 32、64 和 128 位浮点数 入门 获取代码： git clone https://github.com/modern-fortran/neural-fortran cd neural-fortran 依赖项： Fortran 2018 兼容编译器 OpenCoarrays（可选，用于并行执行，仅限 GFortran） BLAS、MKL（可选） 使用 fpm 构建 以串行模式构建 fpm build --flag "-cpp -O3 -ffast-math fcoarray=single" 以并行模式构建 如果您使用 GFortran 并希望并行运行神经 fortran，则必须首先安装OpenCoarray