OptiML OptiML是支持向量机和深度神经网络的sklearn兼容实现，根据最新技术，它们都有一些最成功的功能。 这项工作的动机是，有可能通过广泛的优化算法研究对象解决这些模型的数学公式所产生的优化问题，并为“数值方法和优化”课程开发@@在教授的监督下。 内容 数值优化 无约束优化 线搜索方法 零阶方法 次梯度 一阶方法 最陡的梯度下降 共轭梯度 弗莱彻-里夫斯公式 Polak–Ribière公式 Hestenes-Stiefel公式 代formula公式 重球渐变 二阶方法 牛顿 拟牛顿 高炉 随机方法 随机梯度下降 势头 标准 涅斯捷罗夫 亚当 势头 标准 涅斯捷罗夫 毕业证书 势头 标准 涅斯捷罗夫 阿达克斯 势头 标准 涅斯捷罗夫 阿达格拉德 阿达达 RProp RMSProp 具有接口的近端捆绑包，用于 ，

田春伟，徐勇，费伦克，王俊谦，文杰和罗楠发布的增强型CNN用于图像去噪，已在2019年CAAI Transactions on Intelligence Technology上发表。该方法由Pytorch实施。 ECNDNet的代码由Profillic（为您的项目提供动力的ML模型和代码的最大集合）收集，为 。 此代码使用Pytorch> = 0.4编写。 1.依存关系 pyTorch（> = 0.4） 火炬视觉 适用于Python的openCv 适用于Python的HDF5 Python 2.73 2.测试ECNDNet 如果噪声级别为15，我们将运行以下commod： python test.py --num_of_layers 17 --logdir sigma15 / --test_data Set68 --test_noiseL 15 或python test.py --num_

> 包含的网络模型： Deep Belief Network (DBN) Deep Autoencoder (DAE) Stacked Autoencoder (sAE) Stacked Sparse Autoencoder (sSAE) Stacked Denoising Autoencoder (sDAE) Convolutional Neural Network (CNN) Visual Geometry Group (VGG) Residual Network (ResNet) 模型详细介绍见 > 开始使用： 首先请按path.txt设置包的路径 Pytorch初学: 建议看看 和 理解本package：看看这个不依赖其他文件运行的 运行代码：请运行文件夹下的文件 > 用于任务： task == 'cls' 用于分类任务 task == 'prd' 用

弹性重量合并 通过弹性体重合并，深度强化学习和有监督的设置进行终身学习。 部分结果 链接

狗品种分类器 在该项目中，首先，我实施了卷积神经网络，使用转移学习对狗的品种进行分类。 在转移学习中，我们使用的是经过预训练的网络，例如VGG-16，Resnet，Inception，Xception等。 目标 对狗的品种进行分类 依存关系 麻木 大熊猫 凯拉斯 球状 matplotlib cv2 斯克莱恩 tqdm 皮尔 我用jupyter笔记本来实现 信用 Udacity深度学习纳米学位

mppt matlab代码MPPT使用神经网络 使用神经网络跟踪最大功率点的另一种方法。 使用多项式回归的 MPPT 的 matlab 代码，显示出有希望的结果。

希望网 Hopenet是一个准确且易于使用的头部姿势估计网络。 在300W-LP数据集上对模型进行了训练，并在具有良好定性性能的真实数据上进行了测试。 有关方法和定量结果的详细信息，请查看CVPR Workshop。 新的 新的 要使用，请安装和 （用于视频）-我相信，除了numpy之类的常用库之外，您只需要这些即可。 您需要一个GPU才能运行Hopenet（目前）。 要使用dlib人脸检测在视频上进行测试（头部中心会跳动）： python code/test_on_video_dlib.py --snapshot PATH_OF_SNAPSHOT --face_model PATH

自然语言处理方向机器翻译的经典论文之一。

深度演示 概述 该存储库包含一些使用深度学习方法的示例，这些示例用于在MoveIt Task构造函数中掌握姿势的生成。 这些软件包是在运行ROS Melodic的Ubuntu 18.04上开发和测试的。 配套 ：使用深度学习方法在MoveIt Task构造函数中的把握生成阶段构造一个拾取和放置任务 ：使用Dex-Net从深度图像中采样抓取 moveit_task_constructor_gpd ：使用GPD采样来自3D点云的抓取 入门 首先，完成“ 入门指南” 。 在安装依赖项之前，建议先运行： sudo apt update sudo apt upgrade 重要说明：建议在catkin工作区之外安装不是ROS软件包的依赖项。 对于GPD，这包括PCL，OpenCV和GPD库。 对于Dex-Net，这包括gqcnn ， autolab_core ，悟性和可视化。 下面的步骤