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2023-02-15 22:31:32 49.4MB Cuda
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时空记忆网络的Trainig脚本 该代码库实现了具有训练代码。 要求 python包 火炬 python-opencv 枕头 yaml ga 雅克 进步 (可选) GPU支持 GPU内存> = 12GB CUDA> = 10.0 数据 有关准备好的数据集的数据组织的更多详细信息,请参见doc 。 释放 我们在代码库中提供了具有不同主干的预训练模型,结果在带有梯度校正的DAVIS17-val上得到了验证。 模型 骨干 数据后端 Ĵ F J&F 关联 第一人称射击 STM循环 Resnet18 大理 65.3 70.8 68.1 14.8 STM循环 Resnet50 皮尔 70.5 76.3 73.4 9.3 正在运行 将根文件夹附加到python解释器的搜索路径 export PYTHONPATH= ${PYTHONPATH} :./ 要训​​练STM网
2023-02-15 21:47:28 36.55MB Python
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HSM,功能安全
2023-02-02 13:45:44 5.47MB HSMTC397
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======================================== WSO2标准培训材料 欢迎来到WSO2培训资料之家。 您可以在遵循这些自定进度的课程。 WSO2培训材料在下共享,只要归因于WSO2,就可以根据需要使用。 该课程拥有WSO2的版权,不应进行修改,但可以用作基础文档。 如果您有关于培训材料,接触WSO2培训的详细信息或建议 。 ========================= 最新课程 ======================= 档案 WSO2 API Manager 3.1开发人员基础 WSO2 API Manager 3.1开发人员高级 WSO2 API Manager 3.0开发人员基础 WSO2 API Manager 2.6.0开发人员高级 WSO2 API Manager 2.6.0开发人员基础 WSO2 API Manager 2.
2023-01-31 17:07:54 3KB
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含所有usaco training数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
2023-01-15 18:55:01 47.51MB usaco training数据
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基于随机平滑的数据中毒防御有多强健? 抽象的 可证明可靠的分类器的预测在一个点附近保持不变,从而使它们在保证测试时间的情况下具有弹性。 在这项工作中,我们提出了对健壮的机器学习模型的前所未有的威胁,突显了训练数据质量在实现高认证健壮性方面的重要性。 具体而言,我们提出了一种基于双层优化的新型数据中毒攻击,该攻击会降低可证明的鲁棒分类器的鲁棒性保证。 与其他数据中毒攻击会降低一小组目标点上的中毒模型的准确性不同,我们的攻击会减少数据集中整个目标类的平均认证半径。 此外,即使受害者使用最新的健壮训练方法(例如, 和从头开始训练模型,我们的攻击也是有效的。 为了使攻击更难检测,我们使用带有明显较小失真的干净标签中毒点。 通过中毒MNIST和CIFAR10数据集并使用前面提到的鲁棒训练方法训练深度神经网络,并使用随机平滑验证其鲁棒性,来评估所提出方法的有效性。 对于使用这些强大的训练方法训练的模型
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《A Tandem Learning Rule for Effective Training and Rapid Inference of Deep Spiking Neural Networks》,论文原文
2023-01-05 13:28:33 2.86MB 脉冲神经网络 BPTT IEEE
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dtu-training数据集 百度网盘19G
2023-01-02 16:21:40 75B DTU
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COCO LM预训练(WIP) 在Pytorch中实现 ,纠正和对比文本序列以进行语言模型预训练。 他们能够以自我监督的方式进行对比学习,以进行语言模型预训练。 似乎是Electra的坚实后继者。 安装 $ pip install coco-lm-pytorch 用法 使用x-transformers库的示例 $ pip install x-transformers 然后 import torch from torch import nn from x_transformers import TransformerWrapper , Encoder from coco_lm_pytorch import COCO # (1) instantiate the generator and discriminator, making sure that the generator is ro
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Training an artificial neural network with backpropagation algorithms to perform advanced machine learning tasks requires an extensive computational process. This paper proposes to implement the backpropagation algorithm optically for
2022-11-28 21:47:14 2.04MB
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