Ubuntu/Debian 安装指南： 为了解决问题 “导入错误：无法导入名称 _compare_digest” 请安装python 2.7.9： $ wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.9/Python-2.7.9.tar.xz $ tar xf Python-2.7.9.tar.xz $ cd Python-2.7.9 $ mkdir ~ /.localpython $ ./configure --prefix=/home/ /.localpython $ make $ make install 创建虚拟环境并安装要求： $ mkvirtualenv -p ~ /.localpython/bin/python2.7 petri_net --no-site-packages $ workon petri_net

Representation of Events in Nerve Nets and Finite Automata.pdf

从头开始实现一些经典的机器学习模型，并针对流行的ML库进行基准测试 从零开始机器学习！ 更新：代码实现已移至 python 模块。 Notebook 只会显示结果和模型比较 为了刷新我的知识，我将尝试仅使用 python 和有限的 numpy/pandas 函数从头开始实现一些基本的机器学习算法。 我的模型实现将与来自流行的 ML 库 (sklearn) 的现有模型进行比较 权重衰减的线性回归 (L2 正则化) 权重衰减的逻辑回归 具有置换特征重要性的随机森林 随机森林回归器 随机森林分类器 K 最近邻：监督和无监督神经用于分类的网络随机梯度下降多个隐藏层为每个隐藏层定制的各种激活函数 + 梯度（Sigmoid、Softmax、ReLU ...） L2 正则化 Dropout 动态学习率优化器（动量、RMSProp 和 Adam） TODO：batchnorm 以下笔记本使用 Pytorch 库，因此它们不是从头开始实现的。 但是，我尽量不使用任何高级 Pytorch 函数 Pytorch 神经网络：自定义数据加载器 1 通道图像上的数据增强：torchvision vs fa

暹罗深度神经网络的语义相似性。 该存储库包含Tensorflow中的暹罗神经网络的实现，该实现基于3种不同的主要深度学习架构构建： 卷积神经网络 递归神经网络 多头注意力网络 创建该存储库的主要原因是将GitHub上主要基于CNN和RNN架构构建的Siamese神经网络的知名实现方案与基于Transformer模型最初由提出的基于多头注意力机制构建的Siamese神经网络进行比较，这论文。 。 支持的数据集 当前版本的管道支持使用3个数据集： :NEW_button: 对抗自然语言推论（ANLI）基准： ， 安装 资料准备 为了下载数据，请执行以下命令（此过程可能需要一段时间，具体取决于您的网络吞吐量）：

无参考图像质量评价，深度学习，生成对抗网络，adversarial net (RAN), a GAN-based model for no-reference image quality assessment (NR-IQA).

Ian J. Goodfellow等人于2014年提出生成对抗网络。 原文摘要：We propose a new framework for estimating generative models via an adversarial process, in which we simultaneously train two models: a generative model G that captures the data distribution, and a discriminative model D that estimates the probability

Peter J. Haas 著 Stochastic Petri Nets Modelling, Stability, Simulation

基于tensorflow实现的DCGAN，自动生成动漫头像(内有头像数据爬取和裁剪函数)，也可以生成任意数据集（将数据文件夹放于data文件夹下即可，如data/faces/*.jpg）

Hinton发表在《Neural Computation》上的深度学习最经典论文之一。

这篇paper是Hinton大牛在2006你那发表的文章，该文在神经网络的深度学习领域取得重大突破。