弱监督定位调查：使用PyTorch中预先训练的CNN进行弱监督对象定位的各种算法的调查

拟无监督的颜色恒定性 本文所述方法的实现： 西蒙妮·比安科（Simone Bianco），克劳迪奥·库萨诺（Claudio Cusano），“准无监督色彩恒定性”-CVPR 2019 该文件可。 另请参见或尝试。

MATLAB Deep Learning With Machine Learning, Neural Networks and Artificial Intelligence 英文无水印pdf pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除

从视频中识别、裁剪和保存人脸作为图像 有关技术细节，请查看相关！ 如果您需要具有超高精度的专业人脸检测和识别项目，请联系。 快速演示 人脸正在跟踪、裁剪和保存为视频中的图像 从具有适当路径层次结构的视频中保存图像 理论 如果您想研究面部识别或面部检测的某些方面。 您想要的一件事是可用于您的系统的各种面Kong。 您可以通过此程序创建自己的人脸检测/识别数据库。 从视频中识别人脸，裁剪并将它们保存为适当路径层次结构下的图像。 一旦我们获得了人脸数据，我们就需要在我们的程序中读取它。 在演示应用程序中，我决定从一个非常简单的 CSV 文件中读取图像。 为什么？ 因为这是我能想到的最简单的独立于平台的方法。 但是，如果您知道更简单的解决方案，请与我联系。 基本上所有 CSV 文件需要包含由文件名后跟 ; 组成的行。 后跟标签（作为整数），组成如下一行： /path/to/image.e

matlab如何进行交叉交叉验证的代码场景分类 杰西卡·斯宾塞（Jessica Spencer）进行的研究，由康涅狄格大学的Ozgur Izmirli教授建议，2016年秋季-2017年Spring 为什么？ 图像中的场景分类是许多领域的重要机器学习问题，包括归档，博物馆作品和社交媒体标记。 场景分类可用于定位社交媒体中的广告，预标记图像以及了解有关公司受众的更多信息。 这项研究是在不依赖于对象检测的情况下创建场景分类器的尝试（很多人都这样做）。 从我获得的所有研究中，我使用了一个数据集。 怎么办？？ 该分类器的准确度为78.6％，交叉验证为10倍。 ！ 所需成分 为了正确运行此代码，您需要使用Matlab机器学习工具箱，该工具箱需要花一些钱（或者您可以免费试用30天）。 它还需要将数据库从上传到名为allPhotos的文件夹。 专家提示：“旧建筑物”和“田野”的类别是模糊的，因此如果将其包括在内，结果将有所不同。 我该如何运行？ 运行framework.m之后，转到matlab工具栏中的Apps，然后打开分类学习器。 点击显示“新会话”的黄色+，然后选择“ T”作为变量。 在所有SV

学习熊猫-第二版 这是出版的的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 您将学习如何使用熊猫在Python中执行数据分析。 您将首先概述数据分析，并逐步进行建模数据，从远程源访问数据，执行数字和统计分析，通过建立索引和执行汇总分析，最后到可视化统计数据并将熊猫应用于金融。 借助从本书中学到的知识，您将快速学习熊猫，以及熊猫如何在令人兴奋的数据处理，分析和科学世界中为您提供支持。 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 每个文件夹均以数字开头，后跟应用程序名称。 例如，Chapter02。 代码如下所示：文本中的代码字如下所示： "This information can be easily imported into DataFrame using the pd.read_csv() function as follows." 在Python解释器中

doc2vec 该存储库包含Python脚本，用于使用训练doc2vec模型。 有关doc2vec算法的详细信息，请参见论文。 创建一个DeWiki数据集 Doc2vec是一种无监督的学习算法，并且可以使用任何文档集来训练模型。 文档可以是简短的140个字符的推文，单个段落（如文章摘要，新闻文章或书籍）中的任何内容。 对于德国人来说，一个好的基线是使用训练模型。 下载最新的DeWiki转储： wget http://download.wikimedia.org/dewiki/latest/dewiki-latest-pages-articles.xml.bz2 提取内容： wget http://medialab.di.unipi.it/Project/SemaWiki/Tools/WikiExtractor.py python WikiExtractor.py -c -b 2

金融机器学习 这是发布的《 的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 面向金融的机器学习探索了机器学习的新进展，并展示了如何将其应用于金融领域。 它解释了主要机器学习技术背后的概念和算法，并提供了用于自己实现模型的示例Python代码。 如何执行这段程式码 此存储库中的代码计算量很大，最好在支持GPU的计算机上运行。 数据科学平台提供免费的GPU资源以及免费的在线Jupyter笔记本。 要在Kaggle笔记本上进行编辑，请单击“叉子”以创建笔记本的新副本。 您将需要一个Kaggle帐户。 或者，您可以只在上笔记本或下载代码并在本地运行。 第1章-从零开始的神经网络 从Scratch＆Intro到Keras的神经网络： ， 练习excel表格： 第2章-结构化数据 信用卡欺诈检测：， 第3章-计算机视觉构建基块 MNIST数字分类：在Kaggle上运行，

深度语义角色标签 该存储库包含用于训练和使用Deep SRL模型的代码，该代码在以下内容中进行了描述： 如果您使用我们的代码，请按以下方式引用我们的论文： @inproceedings {he2017deep， title = {深层语义角色标签：什么起作用，下一步是什么}， 作者= {他，鲁恒和李，肯顿和刘易斯，迈克和Zettlemoyer，卢克}， booktitle = {计算语言学协会年会论文集}， 年= {2017} } 入门 先决条件： python应该使用Python2。您可以使用virtualenv进行模拟。 点安装numpy pip install theano ==

Information Science and Statistics Pattern recognition has its origins in engineering, whereas machine learning grew out of computer science. However, these activities can be viewed as two facets of the same field, and together they have undergone substantial development over the past ten years. In particular, Bayesian methods have grown from a specialist niche to become mainstream, while graphical models have emerged as a general framework for describing and applying probabilistic models. Also, the practical applicability of Bayesian methods has been greatly enhanced through the development of a range of approximate inference algorithms such as variational Bayes and expectation propagation. Similarly, new models based on kernels have had significant impact on both algorithms and applications.