免责声明 没有积极维护该存储库。 这是一篇硕士论文的结果，如果有人想复制论文的结果，可以将该代码作为参考。 鸟类种类分类 这些是在Chalmers University of Technology进行的硕士学位论文的项目文件。 该项目的目的是通过使用深度残差神经网络，多宽度频率增量数据增强和元数据融合来构建和训练鸟类分类器，从而改进最先进的鸟类分类器。带有相应物种标签的鸟类歌曲数据。 如果该资料库对您的研究有用，请引用硕士论文。 设置 $ git clone https://github.com/johnmartinsson/bird-species-classification $ virtualenv -p /usr/bin/python3.6 venv $ source venv/bin/activate (venv)$ pip install -r requirements.txt

High computational complexity hinders the widespread usage of Convolutional Neural Networks (CNNs), especially in mobile devices. Hardware accelerators are arguably the most promising approach for reducing both execution time and power consumption. One of the most important steps in accelerator development is hardware-oriented model approximation. In this paper we present Ristretto, a model approximation framework that analyzes a given CNN with respect to numerical resolution used in representing weights and outputs of convolutional and fully connected layers. Ristretto can condense models by using fixed point arithmetic and representation instead of floating point. Moreover, Ristretto fine-tunes the resulting fixed point network. Given a maximum error tolerance of 1%, Ristretto can successfully condense CaffeNet and SqueezeNet to 8-bit. The code for Ristretto is available. Comments: 8 pages, 4 figures, Accepted as a workshop contribution at ICLR 2016. Updated comparison to other works Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV)

斯坦福机器学习编程作业machine-learning-ex4，神经网络模型，Neural Networks Learning题目，满分，2015最新作业答案 MATLAB 满分

[PYTORCH]用于文档分类的分层注意网络 介绍 下面是我的文件分层关注网络的文档分类描述的模型的pytorch实现。 Dbpedia数据集模型输出结果的应用程序演示示例。 我的模型对Dbpedia数据集的性能示例。 如何使用我的代码 使用我的代码，您可以： 使用任何数据集训练模型 给定我训练有素的模型或您的模型，您可以评估具有相同类集的任何测试数据集 运行一个简单的Web应用进行测试 要求： python 3.6 火炬0.4 张量板 tensorboardX （如果不使用SummaryWriter，则可以跳过此库） 麻木 数据集： 我用于实验的数据集的统计信息。 这些数

暹罗深度神经网络的语义相似性。 该存储库包含Tensorflow中的暹罗神经网络的实现，该实现基于3种不同的主要深度学习架构构建： 卷积神经网络 递归神经网络 多头注意力网络 创建该存储库的主要原因是将GitHub上主要基于CNN和RNN架构构建的Siamese神经网络的知名实现方案与基于Transformer模型最初由提出的基于多头注意力机制构建的Siamese神经网络进行比较，这论文。 。 支持的数据集 当前版本的管道支持使用3个数据集： :NEW_button: 对抗自然语言推论（ANLI）基准： ， 安装 资料准备 为了下载数据，请执行以下命令（此过程可能需要一段时间，具体取决于您的网络吞吐量）：

头部姿势估计 使用TensorFlow和OpenCV进行实时人头姿势估计。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件 该代码已在Ubuntu 20.04上进行了测试。 正在安装 该存储库已经提供了用于面部标志检测的预训练模型。 只是git clone然后就可以了。 # From your favorite development directory: git clone https://github.com/yinguobing/head-pose-estimation.git 跑步 视频文件或摄像头索引应通过参数分配。 如果未提供任何来源

绝对经典的神经网络ppt，看了收获很大，风格也很好，内容讲得很透彻，初学神经网的一定要好好看看～

《Convolutional neural networks for sentence classification》原文及翻译

我的代码首先受到启发 https://github.com/CuthbertCai/pytorch_DANN 神经网络领域专家训练 https://arxiv.org/pdf/1505.07818.pdf implement Domain-Adversarial Training of Neural Networks by pytorch 数据集 mnist mnist_m 从下载 结果 原始纸 我的实施 仅来源 0.52 0.5 丹恩 0.766 0.82〜0.83 去做 尝试更好地调整玩具示例 使用较少的参数来训练模型

使用长期短期记忆（LSTM）进行风能预测 有关完整的详细信息，请阅读CSE 523项目报告.pdf。 介绍 由于风速/功率具有可再生性和环境友好性，因此在地球上受到越来越多的关注。 随着全球风电装机容量的Swift增加，风电行业正在发展为大型企业。 可靠的短期风速预测在风能转换系统中起着至关重要的作用，例如风轮机的动态控制和电力系统调度。 精确的预测需要克服由于天气条件波动而导致的可变能源生产问题。 风产生的功率高度依赖于风速。 尽管它是高度非线性的，但风速在特定时间段内遵循特定模式。 我们利用这种时间序列模式来获得有用的信息，并将其用于功率预测。 LSTM用于对数据执行不同的实验并得出结论。 结论 我们的目标是改善对使用风能发电的功率的预测，并且已经实现了将LSTM用作机器学习模型并对其进行模型优化。 我们还观察到，如果风速小于4 m / s，则系统生成的功率为零。 LSTM无法学习这