学习卷积神经网络的面部反欺骗 “”论文的实现 结果 CASIA内测 原始数据集：或（密码：h5un） 规模 1.0 1.4 1.8 2.2 2.6 吝啬的 开发EER 0.1094 0.0408 0.0346 0.0339 0.0670 0.0571 测试HTER 0.1033 0.0492 0.0568 0.0675 0.0875 0.0729 测试EER 0.0923 0.0461 0.0578 0.0665 0.0790 0.0683

快速神经风格 :sunset: :rocket: 注意：该代码库已不再维护，请使用提供的pytorch examples存储库中的代码库。 该存储库包含艺术风格转换算法的pytorch实现。 该算法可用于将图像的内容与另一图像的样式混合。 例如，这是一张以彩色玻璃绘画风格渲染的门拱的照片。 该模型使用所述的方法以及。 README中显示的示例的已保存模型可以从下载。 免责声明：此实现也是存储库的一部分。 此存储库中的实现使用预训练的Caffe2 VGG，而pytorch示例存储库实现使用预训练的Pytorch VGG。 这两个VGG具有不同的预处理，这导致不同的--content-weight和--style-weight参数。 样式化的输出图像看起来也略有不同。 要求 该程序是用Python编写的，并使用 ， 。 GPU不是必需的，但可以显着提高速度，尤其是在训练新模型时。 可以使用保存的模型在笔记本电

介绍人工神经元网络的书，理论概念比较详细

人脸识别 通过深度学习实现的人脸检测和识别系统。 人脸数据集 非人脸数据集 带有滑动窗口的人脸检测

递归神经网络 在设计可以适应和学习模式的系统的过程中，我们将探索有关复杂的生物系统（例如人脑）如何工作的基本，基本，水平的理论。 我觉得这很迷人。 递归神经网络是一个包含反馈回路并可以存储过去信息的系统。 为了对长期依存关系进行建模（例如可以在自然语言处理中找到），这是必需的。 该程序将学习产生类似于使用C语言实现的LSTM网络进行过训练的文本。该回购协议的灵感来自Andrej Karpathys char-rnn ： : 但而是以C语言实现，以便在更受限的环境中使用。 建造 CMake的 这是在Windows上构建它的首选方法。 # Build using cmake mkdir build cd build cmake .. cmake --build . 介子 这可以在多个平台上运行，唯一的要求是Python3。 # Create virtual environment

深度压缩压缩深度神经网络，并带有经过修剪训练的量化和霍夫曼算法 这是文件的pytorch实现。 Pytorch版本：0.4.0

Yahoo的开放NSFW模型的Tensorflow实现 该存储库包含以tensorflow重写的的实现。 原始重量已使用提取 。 您可以在data/open_nsfw-weights.npy找到它们。 先决条件 所有代码均应与Python 3.6和Tensorflow 1.x （经1.12测试）兼容。 该模型的实现可以在model.py找到。 用法 > python classify_nsfw.py -m data/open_nsfw-weights.npy test.jpg Results for 'test.jpg' SFW score: 0.9355766177177429 NSF

神经自行车 该项目在个人设备和资源上运行。 网站上没有使用跟踪器，并且它是免费的。 如果您喜欢它，请考虑通过捐赠或解锁iOS应用程序上的其他功能来支持它。 为什么会存在？ 世界各地的自行车共享服务都存在相同的问题。 骑行方式不平等会导致整个城市的自行车分配不均。 这迫使工人重新平衡使用大型车辆的服务，或者通过激励用户从整站解锁自行车。 这是全球所有对接系统中都存在的问题。 自行车共享应用程序不会为用户提供有洞察力的信息。 它们仅提供反映系统实际状态的信息。 但是以前的模式会影响实际状态，甚至可能影响未来。 通过不断地收集数据，我试图通过使用最近几天的可用性来预测可用性来解决此问题。 该存储库包含用于生成预测的实际代码。所有数据分析，处理和神经网络训练均由该项目完成。 我正在尽可能多地更新此项目，以使其适应不同城市的需求。 到目前为止，每天都会对毕尔巴鄂，马德里，纽约和伦敦等城市进

可视化分析RNN的状态变化 有关LSTMVis，介绍视频以及实时演示链接的更多信息，请访问 还可以在或在线演示中查看我们关于序列到序列模型的新工作，为 V2.1中的更改 更新到Python 3.7 ++（感谢@nneophyt） V2的变化 新设计和服务器后端 隐藏状态轨道的离散缩放 添加了用于元数据和预测的注释轨道 为张量流添加了训练和提取工作流 客户端现在是ES6和D3v4 客户端的一些性能增强 添加了Keras教程（感谢Mohammadreza Ebrahimi） 安装 请使用python 3.7或更高版本来安装LSTMVis。 克隆存储库： git clone https://github.com/HendrikStrobelt/LSTMVis.git ; cd LSTMVis 使用安装python（服务器端）要求： python -m venv venv3 sour

项目：建立交通标志识别程序 该项目 该项目的目标/步骤如下： 加载数据集 探索，总结和可视化数据集 设计，训练和测试模型架构 使用模型对新图像进行预测 分析新图像的softmax概率 用书面报告总结结果 依存关系 该项目要求： tensorflow-gpu == 1.7.0 scipy == 1.0.0 matplotlib == 2.0.0 numpy == 1.14.2 opencv-contrib-python == 3.4.0.12 sklearn == 0.18.2 数据集探索 数据集摘要 。 加载数据集和基本摘要 加载数据集后，我得到以下摘要信息： 训练例数：34799 测试例数：12630 验证示例数：4410 图像形状为：（32 32，3） 类数标签：43 探索性可视化 该图像网格表示从训练集中每个类别中选择的一个随机图像 分配 现在，我们将探索分