類神經網路經典本 Neural Networks and Learning Machines Third Edition 3rd 英文版

图 3.10 安装后的显示的驱动信息 安装完成后即可启动 EWARM 环境。将 LM LINK 与目标开发板的 JTAG 接口插座相连， 接通目标开发板电源，然后按第 4 章中的步骤执行后面的操作。 3.4 安装流明诺瑞驱动库 在安装好 EWARM 集成开发环境后，就可在该环境下新建工程了。但在新建工程之前， 为了使以后的工程更便于管理、工程中的设置更加简单化，在这里就需要一些准备工作，将 某些文件拷贝到指定路径下，具体的操作方式将在随后介绍。至于为什么要这样做，在工程 的设置时就会体会出其优越性。 注意：本文是以 32K 的试用版为例作讲解。如果用正式版可以参照本文进行设置。 3.4.1 下载最新库文件 从流明诺瑞官方网站 http://www.luminarymicro.com 下载最新的驱动库文件。假设保存 于“D:\”，如图 3.11 所示。 图 3.11 驱动库文件存放目录

描述 该项目旨在消除源自手持摄像机运动或抖动的运动模糊。 它旨在盲目工作，即不需要模糊知识。 使用卷积神经网络估计运动模糊，然后将其用于校准反卷积算法。 该项目包括两个不同的部分： -图像处理部分，包括反卷积算法和正向模型。 -使用神经网络的模糊估计部分。 有关某些视觉见解，请参见 。 该库使用Python3编码。 无论是在图像处理（复杂模糊的建模）还是在模糊估计方面，其贡献都倍受欢迎。 消息 从2020年5月开始，该项目重新启动！ 我们从tensorflow转到pytorch。 我们将把运动模糊模型扩展到比简单的线性运动更复杂的运动。 我们还将解决空间变异情况。 我们计划扩展到电视去模糊。 进步 截至目前（2020年5月），我们支持使用Wiener滤波器对线性模糊进行模糊处理。 安装 在您喜欢的conda环境中，键入： pip install -e . 为了进行开发，请按

深度微词典学习和编码网络（WACV 2019） | | 引文 如果您使用此代码进行研究，请引用我们的论文。 @article{tang2020dictionary, title={When Dictionary Learning Meets Deep Learning: Deep Dictionary Learning and Coding Network for Image Recognition With Limited Data.}, author={Tang, Hao and Liu, Hong and Xiao, Wei and Sebe, Nicu}, journal={IEEE TNNLS}, year={2020} } @inproceedings{tang2019multichannel, title={Deep Micro-Dictionary

路径GAN 基于采样路径规划启发式生成对抗网络的Pytorch实现 表中的内容 结构 PathGAN的总体结构由两部分组成： RRT *搜索算法和 产生性的对抗性网络，用于产生有希望的区域 搜索算法 RRT*算法： 比较RRT*和Heuristic RRT* ： GAN架构 GAN整体架构： GAN架构的详细信息： 数据集 数据集 训练 结果 执照 该项目在麻省理工学院获得许可。 链接 基于生成式对抗网络的启发式算法，用于基于采样的路径规划（arXiv文章） GAN路径查找器（arXiv文章）

目标检测训练秘籍，Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks.pdf

感知相似性指标和数据集 深度特征作为感知指标的不合理有效性（ ，（ ，（ ，（ ，（ 。 在 ，2018中。 快速开始 运行pip install lpips 。 下面的Python代码就是您所需要的。 import lpips loss_fn_alex = lpips . LPIPS ( net = 'alex' ) # best forward scores loss_fn_vgg = lpips . LPIPS ( net = 'vgg' ) # closer to "traditional" perceptual loss, when used for optimizat

生物神经网络工具箱 Biological Neural Networks (BNNs) Toolbox for MATLAB 是一款免费的开源软件，用于模拟大脑和中枢神经系统模型，基于 MATLAB 计算平台。 正如工具箱的名称所暗示的那样，该软件包的主要目标是为用户提供一组集成工具来创建生物神经网络模型并轻松对其进行模拟，而无需进行大量编码。 用户可以使用预定义的库函数在不到 10 行代码（或者甚至是一行，如果他们将所有参数都提供给主函数）中创建和模拟一个巨大的尖峰神经元网络。 还可以使用模板库项目或为此提供的特殊工具轻松创建新模型并将其添加到库中。 有关此工具箱的更多信息，请参阅文档 (BNNToolbox.pdf)。

清华大学孙茂松课题组，《图神经网络: 方法与应用》综述论文。

持续学习基准 使用流行的持续学习算法评估三种类型的任务转移。 该存储库使用PyTorch实现并模块化了以下算法： EWC： ，（克服神经网络中的灾难性遗忘） 在线EWC： ， SI： ，（通过突触智能持续学习） MAS： ，书面（“内存感知突触：学习（不）忘记的内容”） 创业板： ，（用于持续学习的梯度情景记忆） （更多即将到来） 将以上所有算法与具有相同静态内存开销的以下基准进行比较： 天真彩排： L2： ， 关键表： 如果此存储库对您的工作有所帮助，请引用： @inproceedings{Hsu18_EvalCL, title={Re-evaluating Continual Learning Scenarios: A Categorization and Case for Strong Baselines}, author={Yen-Chang Hsu a