BertSum BertSum模型复现

OpenAI 成功训练了一个能够从文本标题生成图像的网络。 它与 GPT-3 和 Image GPT 非常相似，并产生了惊人的结果。

他们将 GAN 和卷积方法的效率与转换器的表达能力相结合，为语义引导的高质量图像合成提供了一种强大且省时的方法。

ShaRF: Shape-conditioned Radiance Fields from a Single View 试想一下，如果只拍摄对象的照片并将其以 3D 格式插入到您正在创建的电影或视频游戏中，或者插入到 3D 场景中进行插图，那该有多酷。

多分类，FCN代码，cuda8.0、cudnn5.1、TensorFlow1.4.0,资源包含了对github代码的修改

本资源针对人脸识别的级联检测方法进行保姆级的教程，适合初学人工智能、对计算机视觉领域感兴趣，但缺少项目经历的小白学习，包含PyTorch和TensorFlow两个版本，均在前人代码上进行过改写，推荐使用PyTorch版本。内含数据集下载地址。

在A Unified Approach to Interpreting ModelPredictions论文中的第三个分析模型评估标准：SHAP分析Mnist数据集遮掩实验复现代码（new）

降维算法 一，介绍 在高维层次下会出现数据样本稀疏，距离计算困难等问题，是所有机器学习方法面临的严峻考验，称为“维数灾难”（维数诅咒）。 ，即通过某种数学变换将数据映射到一个低维空间，在这个低维空间里，数据的密度大大地提高，距离计算更加容易。 二，分类 降维算法可以按照是否有监督，变换是否是线性的细分四类： 无监督的线性降维算法，某种 无监督的非线性降维算法，某些 ， ， ， 有监督的线性降维算法，某种 有监督的非线性降维算法（缺） 注意：此处线性指的是高维空间->低维空间是线性的。MDS，Isomap是将一个非线性降维变换的转化问题转化为一个线性代数问题，其本身并不是线性的降维算法。 三，总结 在大部分实际应用情况下，数据降维是作为后续任务的一个预处理步骤，需要通过比较降维后学习器的效果来对一个具体的任务使用某种降​​维算法。 流形学习中的ISOMAP，LLE等算法非常依赖建图的质量

采用一维CNN神经网络算法，对西储大学轴承数据集分为10中故障类型进行故障识别，最终准确率很高；同时算法结构灵活，可以自定制网络及优化器，满足多张故障数据集。

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