介绍了深度学习,神经网络等基础知识,使用TensorFlow平台,附带有python代码,适合初学者使用 代码百度云链接:https://pan.baidu.com/s/1u3KH1rtd8s5txPokw1lt-A 提取码:i9ht
2022-11-07 13:42:21 4.36MB deep learning tensorflow python
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AI可解释性360(v0.2.1) AI Explainability 360工具箱是一个开放源代码库,支持数据集和机器学习模型的可解释性和可解释性。 AI Explainability 360 Python软件包包括一套全面的算法,这些算法涵盖了解释的不同维度以及代理的可解释性指标。 通过逐步介绍不同消费者角色的示例用例,对概念和功能进行了简要介绍。 提供了更深入的,面向数据科学家的介绍。 完整的API也可用。 没有一种最能解释问题的方法。 有很多解释方法:数据与模型,直接可解释与事后解释,本地与全局解释等,因此弄清楚哪种算法最适合给定用例可能会造成混淆。 为了帮助您,我们创建了一些和
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纸与基于DL的无线通信代码:无线与深度学习结合的论文代码整理
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人工解析的自我校正 开箱即用的人类解析表示提取器。 在第三项LIP挑战中,我们的解决方案在所有人工解析轨道(包括单个,多个和视频)中排名第一! 特征: 开箱即用的人类解析提取器,可用于其他下游应用程序。 在三个流行的单人人类解析数据集上进行预训练的模型。 训练和伪造的代码。 对多人和视频人的解析任务的简单而有效的扩展。 要求 conda env create -f environment.yaml conda activate schp pip install -r requirements.txt 简单的开箱即用提取器 最简单的入门方法是在您自己的图像上使用我们训练有素的SCHP模型来提取人工解析表示形式。 在这里,我们在三个流行的数据集上提供了最新的。 这三个数据集具有不同的标签系统,您可以选择最适合自己任务的数据集。 LIP( ) 进行LIP验证的费用:59.36
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matlab指纹图像分割代码很棒的深度学习 目录 免费在线书籍 通过Yoshua Bengio,Ian Goodfellow和Aaron Courville(05/07/2015) 由Michael Nielsen(2014年12月) 由Microsoft Research(2013) 蒙特利尔大学LISA实验室(2015年1月6日) 由Andrej Karpathy撰写:基于numpy的RNN / LSTM实现 课程 吴安德(Andrew Ng)在Coursera(2010-2014) 由Yaser Abu-Mostafa(2012-2014) 作者:汤姆·米切尔(Tom Mitchell)(2011年Spring) 由杰弗里·欣顿(Geoffrey Hinton)在Coursera(2012)中 舍布鲁克大学(Universitéde Sherbrooke)的雨果·拉罗谢尔(Hugo Larochelle)(2013) 通过CILVR实验室@纽约大学(2014) 丹·克莱恩(Dan Klein)和彼得阿比尔(Pieter Abbeel)(2013) 帕特里克·亨利·温斯顿(Patr
2022-10-22 22:13:45 20KB 系统开源
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This book is written for two kinds of readers. The first type of reader is one who plans to study Deep Learning in a systematic approach for further research and development. This reader should read all the content from the beginning to end. The example code will be especially helpful for further understanding the concepts. A good deal of effort has been made to construct adequate examples and implement them. The code examples are constructed to be easy to read and understand. They are written in MATLAB for better legibility. There is no better programming language than MATLAB at being able to handle the matrices of Deep Learning in a simple and intuitive manner. The example code uses only basic functions and grammar, so that even those who are not familiar with MATLAB can easily understand the concepts. For those who are familiar with programming, the example code may be easier to understand than the text of this book. The other kind of reader is one who wants more in-depth information about Deep Learning than what can be obtained from magazines or newspapers, yet doesn’t want to study formally. These readers can skip the example code and briefly go over the explanations of the concepts. Such readers may especially want to skip the learning rules of the neural network.
2022-10-21 10:26:37 3.78MB matlab,DL
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Pytorch神经网络编程学习记录
2022-10-21 09:08:15 16KB pytorch deep learning
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Deep Learning (Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville)深度学习中英文版本资源-附件资源
2022-10-20 16:32:26 23B
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OpenJDK Cookbook
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Deep-Learning-with-Pytorch
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