搭建LSTM网络的情感分类网络，加载预训练的word2vec语言模型参数，在IMDB训练数据集上进行模型训练，获得最优分类模型，并在IMDB测试数据集上进行测试，将训练和测试结果进行可视化展示。

用于人类活动识别的深度学习 深度学习可能是人类活动识别最近的未来。 虽然现有的非深度方法有很多，但我们仍然想释放深度学习的全部力量。 这个 repo 提供了一个使用深度学习来执行人类活动识别的演示。 我们同时支持 Tensorflow 和 Pytorch。 先决条件 Python 3.x 麻木 Tensorflow 或 Pytorch 1.0+ 数据集 有许多用于人类活动识别的公共数据集。 您可以参考这篇调查文章以了解更多信息。 在本演示中，我们将使用 UCI HAR 数据集作为示例。 这个数据集可以在找到。 当然，这个数据集在放入网络之前需要进一步的预处理。 我还提供了数据集的预处理版本作为.npz文件，以便您可以专注于网络（在下载）。 还强烈建议您下载数据集，以便您可以自己体验所有过程。 ＃主题 ＃活动 频率 30 6 50赫兹 用法 对于 Pytorch（推荐），进入p

[PYTORCH]扮演超级马里奥兄弟的非同步优势演员评判（A3C） 介绍 这是我的python源代码，用于训练特工玩超级马里奥兄弟。 通过使用纸异步方法用于深强化学习引入异步优势演员，评论家（A3C）算法。 样品结果 动机 在我实施该项目之前，有多个存储库可以很好地重现本文的结果，这些存储库可以在Tensorflow，Keras和Pytorch等不同的常见深度学习框架中进行。 我认为，其中大多数都很棒。 但是，它们似乎在许多方面都过于复杂，包括图像的预处理，环境设置和权重初始化，这使用户的注意力从更重要的事情上转移了。 因此，我决定编写更简洁的代码，以简化不重要的部分，同时仍然严格

MASR的V2版本训练Conformer模型文件，使用Fbank，Pytorch，训练数据为超大数据集，13000+小时。 源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/MASR

前言为什么写这本书2016年是属千TensorFlow的一年，凭借谷歌的大力推广，TensorFlow占据了各大媒体的头条。2017年年初，PyTorch的横空

桥接文本和表格数据以进行跨域文本到SQL的语义解析 这是以下论文的官方代码版本： Xi Victoria Lin，Richard Socher和Caiming Xiong。 。 EMNLP 2020的发现。 概述 跨域表格语义解析（X-TSP）是在给某个数据库发出自然语言问题的情况下预测可执行结构化查询语言的任务。 在训练期间，该模型可能会或可能不会看到目标数据库。 该库实现 一个强大的基于序列到序列的跨域文本到SQL语义解析器，在两个广泛使用的基准数据集： 和上实现了最先进的性能。 从改编而来的一组用于解析，标记化和验证SQL查询的。 通过修改正式的语言预处理和后处理模块，可以使解析器适合于学习从文本到其他结构化查询语言（例如的映射。 模型 我们的模型将自然语言话语和数据库（模式+字段选择列表）作为输入，并生成SQL查询作为标记序列。 我们应用模式指导的解码和后处理，以确保最终

DeepLabv3_MobileNetv2 这是MobileNet v2网络的PyTorch实施，具有用于语义分割的DeepLab v3结构。 MobileNetv2的骨干来自纸面： DeepLabv3的段头来自纸面： 如果您对这些块有一些困惑，请参考这些文件，以获取有关诸如Atrous卷积，反向残差，深度卷积或ASPP之类的详细信息。 结果 在训练了150个纪元之后，没有进行任何进一步的调整，测试集上的第一个训练结果如下： 随时更改此仓库中的任何配置或代码：-) 如何使用？ 首先，您需要安装此实现的依赖项。 此实现是在Python 3.5下使用以下库编写的： 火炬0.4.0 火炬视觉0.2.1 numpy的1.14.5 OpenCVPython的3.4.1.15 tensorflow 1.8.0（tensorboardX必需） tensorboardX 1.2 使用sudo

根据自己需要修改脚本，共包含三个文件。

原始生成对抗网络Generative Adversarial Networks GAN包含生成器Generator和判别器Discriminator，数据有真实数据groundtruth，还有需要网络生成的“fake”数据，目的是网络生成的fake数据可以“骗过”判别器，让判别器认不出来，就是让判别器分不清进入的数据是真实数据还是fake数据。总的来说是：判别器区分真实数据和fake数据的能力越强越好；生成器生成的数据骗过判别器的能力越强越好，这个是矛盾的，所以只能交替训练网络。 需要搭建生成器网络和判别器网络，训练的时候交替训练。 首先训练判别器的参数，固定生成器的参数，让判别器判断生成器生

主要介绍了windows系统快速安装pytorch的详细教程,本文通过图文并茂的形式给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下