matlab精度检验代码深度学习 这是针对KTH 2017的个别课程分配的存储库。此存储库中的代码主要在Matlab中完成，并且训练过程中涉及的操作（例如，梯度计算和参数更新）以一般的方式（低级）实现。 数据集 对于作业1-3 对于作业4 内容 作业1：具有多类输出的一层网络（测试准确度：40.42％） 报告：+ 作业2：具有多层输出的两层网络（测试准确度：54.06％） 报告：+ 作业3：具有多类输出的k层网络（测试准确度：54.8％） 报告：+ 作业4：香草RNN逐个字符地合成英文文本 报告：+

本资源是本人在使用pytorch过程中知识的总结与积累，主要包括以下内容： 1. 数据预处理 2. 梯度操作 3. 网络模型搭建 4. 保存模型参数 5. GPU使用问题 6. 遇到的巨坑

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强化学习 强化学习的学习代码，算法包括Q-Learning、DQN、DDQN、PolicyGradient、ActorCritic、DDPG、PPO、TD3、SAC。 使用说明 python版本： 3.10.13 依赖库：requirements.txt 安装依赖库：pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

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作者 项目 文献资料 建置状态 代码质量 覆盖范围 NumPyNet Linux / MacOS ： Windows ： 编码： 编码节拍： 纯NumPy中的神经网络-NumPyNet 在神经网络模型的纯Numpy中实现。 NumPyNet支持语法非常接近Keras之一，但它使用只写了Numpy功能：这种方式很轻，快速安装和使用/修改。 理论 先决条件 安装 效率 用法 贡献 参考 作者 执照 致谢 引文 概述 NumPyNet是作为研究神经网络模型的教育框架而诞生的。 编写该指南的目的是平衡代码的可读性和计算性能，并提供大量文档，以更好地理解每个脚本的功能。 该库是用纯Python编写的，唯一使用的外部库是Numpy （科学研究的基本软件包）。 尽管所有常见的库都通过广泛的文档进行了关联，但对于新用户而言，通常很难在其中引用的许多超链接和论文中四处移动。 NumPyNet试

NumpyDL：Numpy深度学习库 内容描述 NumpyDL是： 基于纯Numpy / Python 对于DL教育 特征 其主要特点是： 纯洁的脾气暴躁 原生于Python 基本支持自动区分 提供了常用的模型：MLP，RNN，LSTM和CNN 几个AI任务的示例 对于玩具聊天机器人应用 文献资料 可用的在线文档： 最新文件 开发文档 稳定文档 可用的离线PDF： 最新PDF 安装 使用pip安装NumpyDL： $ > pip install npdl 从源代码安装： $ > python setup.py install 例子 NumpyDL提供了一些AI任务示例： 句子分类 示例/lstm_sentence_classification.py中的LSTM 例子中的CNN / cnn_sentence_classification.py mnist手写识

人左脑|CD8+细胞|胎盘中TH上游抑制ARHGAP12学习子网通过细胞溶质的转录正调节，崔学磊，王琳，本文通过GRNInfer构建了人类左脑中酪氨酸羟化酶（TH）上游抑制Rho GTPase激活蛋白12（ARHGAP12）的分子亚网包括上游细胞质FMR1相互作用蛋白2�

使用scikit-learn掌握机器学习-第二版 这是发行的的代码库。 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 本书探讨了各种机器学习模型，包括k最近邻，逻辑回归，朴素贝叶斯，k均值，决策树和人工神经网络。 它讨论了数据预处理，超参数优化和集成方法。 您将建立对文档进行分类，识别图像，检测广告等的系统。 您将学习使用scikit-learn的API从分类变量，文本和图像中提取功能； 评估模型性能； 并就如何改善模型的性能形成直觉。 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。 该代码将如下所示： Code words in text, database table names, folder names, filenames, file extensions, pathnames, dummy U