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通过PyTorch应用深度学习 机器学习正Swift成为解决数据问题的首选方法，这归功于种类繁多的数学算法可以找到模式，而这些模式对于我们而言是不可见的。 通过PyTorch进行的应用深度学习使您对深度学习，其算法及其应用有了更高的了解。 本课程首先帮助您浏览深度学习和PyTorch的基础知识。 一旦您精通PyTorch语法并能够构建单层神经网络，您将通过配置和训练卷积神经网络（CNN）进行图像分类，逐步学习解决更复杂的数据问题。 在阅读本章的过程中，您将发现如何通过实现递归神经网络（RNN）解决NLP问题。 在本课程结束时，您将能够应用在学习过程中积累的技能和信心，使用PyTorch来构

一个svg格式的室内地图，可以提供对室内地图有兴趣的人，进行学习和研究，具体使用可以参考我的博客里的博文

The TIMIT corpus of read speech has been designed to provide speech data for the acquisition of acoustic-phonetic knowledge and for the development and evaluation of automatic speech recognition systems.

无监督学习 概述 该存储库运行集群和降维技术。 运行的两种聚类算法是K均值和期望最大化。 运行的4维降维算法是主成分分析（PCA），独立成分分析（ICA），随机投影（RP）和递归特征消除（RFE）。 该存储库运行以下内容并捕获性能： 运行两种聚类算法 运行降维，然后进行聚类算法 降维和聚类算法的神经网络 数据集是来自UCI机器学习存储库的Adult和Wine数据集。 运行步骤 需要Python 3.6 从requirements.txt安装以下要求 使用python 3运行以下文件以创建数据文件 run_experiment.py UnSupervisedLearning_abalone.py UnSupervisedLearning_white_wine_quality.py 获得的结果 有关获得的结果的更多信息，请参考Analysis.pdf。

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