蘑菇神经简单 从头开始编写的神经网络引擎，无需使用机器学习库。 其目的仅是演示神经网络的操作和训练原理，也就是说，它仅是一种教学辅助工具。 实际使用引擎来解决应用问题是没有意义的，因为它的性能严重低于基于张量流的解决方案。 数字识别网络的一个例子 为了演示引擎的性能，实施了一个神经网络，该网络学习以xpm格式和16x16分辨率识别单色图像上的数字。 培训样本位于numbers目录中。 名为0-9子目录包含其对应编号的图像集。 test子目录的每个数字包含10个文件，名称中包含相应的数字。 通过以下命令开始对网络可操作性的培训和后续测试： python3 numbers.py 使用引擎工具的示例 神经网络创建： from structs import NeuralNetwork import activation nn = NeuralNetwork () # создаем н

是一个库，可以使用不同的隐私训练PyTorch模型。 它支持在客户端上进行的代码更改最少的培训，对培训性能的影响很小，并允许客户端在线跟踪在任何给定时刻花费的隐私预算。 目标观众 此代码版本针对两个目标受众： ML从业者会发现这是培训差异性隐私模型的温和介绍，因为它需要最少的代码更改。 差异隐私科学家会发现这很容易尝试和修改，使他们能够专注于重要的事情。 安装 可以通过pip安装最新版本的Opacus： pip install opacus :warning_selector: 注意：这将带来最新版本的部门，它们在Cuda 10.2上。 如果您的环境使用的是较旧的Cuda版本（例如，Google Colab仍在Cuda 10.1上），则此方法将无效。 要在Colab上安装，请首先运行以下单元： pip install torchcsprng==0.1.3+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 然后，您可以像以前一样pip install opacus 。 在查看更多上下文。 您还可以直接从

PFE SSR-监控环境单包SDN PFE SSR（NET5535）2018-2019-TélécomSudParis FélixMolina，Erwan Goarguer-格雷戈里·布兰克，Mustafizur Shahid 语境 范式软件定义网络（SDN）可以集中存储所有信息。 Lesréseauxdu futur，特别是lesréseauxIoT（物联网），serontportéspar ce paradigmeréseau。 入侵防御系统（IDS）的Afin d'assurer lasécuritécesréseaux。 作为IDS estdéployéau niveau ducon

布里萨帕蒂 :pushpin: 介绍 这是各种机器学习算法和实验的集合，通过遵循各种教程，文章博客等内容，这些知识已经在我这边实现了。 这些机器学习算法已在来自 ， 等的各种数据集上实现。 :check_mark: 资源 :collision: 笔记本和数据集 姓名 数据集 笔记本 亚马逊情绪分析 使用转移学习进行COVID-19检测 猫狗分类器 使用LSTM的聊天机器人 决策树 假新闻分类 性别预测 印地语字符识别 鸢尾花预测 K均值聚类 线性回归I 线性回归II 线性回归III 逻辑回归 MNIST时尚数据集 朴素贝叶斯 强化学习 葡萄酒数据集 时间序列分析 垃圾邮件检测 IMDB情绪分类 卫星影像分析

神经过程家族 主要入口： 。 什么 ？ 该存储库包含： 的文本 Pytorch代码（训练/绘图）以及预训练模型，以研究图像和合成一维数据集上的以下模型： 来自CNP 来自LNP AttnCNP和AttnLNP ConvCNP ConvLNP （“官方”）代码复制所有图像实验和带。 对于一维实验，请参见和 。 有关如何使用npf库的教程，请参阅NPF网站的“可 再现性”部分。 安装 点子 # clone repo pip install -r requirements.txt 请注意，skorch的版本必须为0.8，以确保可以正确上传预训练的模型。 码头工人 安装nvidia-docker 使用Dockerfile构建映像或使用Dockerfile docker pull yanndubs/npf:gpu 创建并运行一个容器，例如： docker run --

Kaggle的Quora重复问题检测比赛的解决方案 可以通过以下链接找到比赛： ://www.kaggle.com/c/quora-question-pairs使用该解决方案，我在3307个团队中排名第23（最高1％）。 考虑到其他顶级解决方案，这是一个相对轻量级的模型。 先决条件 从下载预训练的单词向量，即Gloves.840B.300d，并将其放入项目目录。 从下载火车和测试数据。 创建一个名为“数据”的文件夹并将其放入。 将所有软件包安装在requirements.txt中。 管道 该代码是用Python 3.5编写的，并在装有Intel i5-6300HQ处理器和Nvidia G

流量预测 交通预测是使用历史数据（时间序列）预测道路网络（图形）中未来交通测量（例如，体积，速度等）的任务。 通常可以通过排除来更好地定义事物，因此以下是我不包括的类似事物： 不包括纽约出租车和自行车（以及其他类似的数据集，例如uber），因为它们倾向于表示为网格而不是图形。 通过室内，通过兴趣点（POI）值机或通过运输网络来预测人员流动性。 预测轨迹。 通过传感器为自动驾驶汽车预测单个汽车的运动。 交通数据估算。 交通异常检测。 这些文件是随意选择的。 概括 纸上表格和公开数据集的表格摘要。 纸张按时间顺序反向排序。 不保证此表的完整性或准确性（如果发现任何错误，请提出问题）。 纸 会场 出版日期 ＃个其他数据集 麦德龙 PeMS-BAY PeMS-D7（M） PeMS-D7（L） PeMS-04 PeMS-08 环形 深圳出租车 损失环 PeMS-03 P

自动驾驶中的深度强化学习 最适合离散操作：4名工人，学习率1e-4 无法使其在连续动作空间中正常工作； 它产生的动作出了问题 A3C创意 总览 人工神经网络的架构

前馈神经网络PoC 带有反向传播的简单实现可概述一些AI知识。 用法 // crate a data set with input- and output-values DataSet train = DataSet.fromArray( // syntactic sugar new double[][] { new double[]{ ... }, ... }, // inputs new double[][] { new double[]{ ... }, ... } // expected ); FNN net = Trainer.builder( inputUnits , outputUnits ) // create a Builder

流失预测 使用人工神经网络的客户流失预测 问题陈述 任务是预测某个客户是否会放弃公司。 也就是说，要预测“客户流失”属性。 通常，为每个客户国家/地区提供的信息帐户长度区号电话国际计划VMail计划VMail消息日间日间通话日间收费夏娃·明斯平安夜电话夏娃冲锋夜分钟夜间通话夜间收费国际分钟国际通话国际收费客户服务电话搅拌？ 内容 数据探索 数据预处理 训练模式 可视化模型