DeepSpeech：DeepSpeech是一种开源嵌入式（离线，设备上的）语音到文本引擎，可以在从Raspberry Pi 4到大功率GPU服务器的各种设备上实时运行

Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization TheoryFor Computer Science and Machine LearningJean Gallier and Jocelyn Quaintance Department of Computer and Information ScienceUniversity of Pennsylvania Philadelphia, PA 19104, USA e-mail: jean@cis.upenn.educ:copyright: Jean GallierAugust 2, 20192ContentsContents 31 Introduction 172 Groups, Rings, and Fields 19 2.1 Groups, Subgroups, Cosets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.2 Cyclic Groups . . . . . . . . . .

班级增量学习 文件 用于班级增量学习的自适应聚合网络，CVPR2021。[ ] [] 助记符训练：无需忘记的多级增量学习，CVPR2020。[ ] [] 引文 如果它们对您的工作有帮助，请引用我们的论文： @inproceedings { Liu2020AANets , author = { Liu, Yaoyao and Schiele, Bernt and Sun, Qianru } , title = { Adaptive Aggregation Networks for Class-Incremental Learning } , booktitle = { The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) } , year = { 20

对抗图书馆 该库包含与PyTorch中实施的对抗性攻击有关的各种资源。 它针对寻求最新攻击实施方案的研究人员。 编写代码是为了最大程度地提高效率（例如，通过偏爱PyTorch的底层函数），同时保持简单性（例如，避免抽象）。 因此，大多数库（尤其是攻击）都是使用纯函数实现的（只要有可能）。 在着重于攻击的同时，该库还提供了一些与对抗性攻击有关的实用程序：距离（SSIM，CIEDE2000，LPIPS），可见回调，预测，损失和辅助功能。 最值得注意的是，来自utils/attack_utils.py的功能run_attack对具有给定输入和标签且具有固定批处理大小的模型进行了攻击，并报告了与复杂性相关的指标（运行时和向前/向后传播）。 依存关系 该库的目标是使用最新版本的PyTorch进行更新，以便可以定期更新依赖项（可能会导致重大更改）。 pytorch> = 1.7.0 火炬视觉>

用于学习分子图的分层消息间传递 这是用于学习分子图的分层消息间传递的 PyTorch 实现，如我们的论文中所述： Matthias Fey、Jan-Gin Yuen、Frank Weichert：(GRL+ 2020) 要求 (>=1.4.0) (>=1.5.0) (>=1.1.0) 实验 可以通过以下方式运行实验： $ python train_zinc_subset.py $ python train_zinc_full.py $ python train_hiv.py $ python train_muv.py $ python train_tox21.py $ python train_ogbhiv.py $ python train_ogbpcba.py 引用 如果您在自己的工作中使用此代码，请引用： @inproceedings{Fey/etal/2020,

对 Deep convolutional network cascade for facial point detection[CVPR13]一文的复现，可演示的可执行文件。 目前只实现了第一层。

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow.zip

超网络 适用于ResNet的PyTorch实施（Ha等人，ICLR 2017）。该代码主要用于CIFAR-10和CIFAR-100，但是将其用于任何其他数据集都非常容易。将其用于不同深度的ResNet架构也非常容易。 我们使用pytorch闪电来控制整个管道。 怎么跑 python train.py --dataset {cifar10/cifar100} --gpus $num_gpu -j $num_workers --distributed_backend ddp 已过期。此回购协议已将HyperNet修改为逐层实施，使用起来更加方便。需要注意的是，我们发现尽管作者设置了in_size和out_size 。实际上，您应该将in_size和out_size设置为16，否则将失败。

Deep Learning with PyTorch,介绍了PyTorch在深度学习上的应用。

主成分回归代码matlab及示例机器学习（Coursera） 这是我对Andrew Ng教授的所有机器学习（Coursera）编程任务和测验的解决方案。 完成本课程后，您将对机器学习算法有一个广泛的了解。 首先尝试自己解决所有任务，但是如果您陷入困境，请随时浏览代码。 内容 讲座幻灯片 编程分配的解决方案 解决测验 斯坦福大学的吴安德（Andrew Ng） 第一周 视频：简介 测验：简介 视频：具有一个变量的线性回归 测验：具有一个变量的线性回归 第二周 视频：具有多个变量的线性回归 测验：具有多个变量的线性回归 视频：八度/ Matlab教程 测验：八度/ Matlab教程 编程分配：线性回归 第三周 视频：Logistic回归 测验：逻辑回归 视频：正则化 测验：正则化 编程分配：逻辑回归 第四周 视频：神经网络：表示 测验：神经网络：表示形式 编程作业：多类分类和神经网络 第五周 视频：神经网络：学习 测验：神经网络：学习 编程作业：神经网络学习 第六周 视频：应用机器学习的建议 测验：应用机器学习的建议 视频：编程分配：正则线性回归和偏差/方差 机器学习系统设计 测验：机器学习