InceptionTime：查找AlexNet进行时间序列分类 这是我们题为《 论文》（ ）的配套资料库，该论文发表在，也可在。 起始模块 数据 该项目中使用的数据来自。 我们使用了列出的85个数据集。 要求 您将需要安装文件中存在的以下软件包。 代码 代码划分如下： python文件包含运行实验所需的代码。 文件夹包含必要的功能，以读取数据集并可视化绘图。 文件夹包含两个python文件：（1） inception.py包含初始网络； （2） nne.py包含集成了一组Inception网络的代码。 为您的PC修改代码 您应该首先考虑更改以下行。 这是所有内容（数据和结果）的根文件，我们称之为root_dir 。 之后，您应该在root_dir内创建一个名为archives的文件夹，其中应包含文件夹UCR_TS_Archive_2015 。 后者将为每个数据集包含一个名为da

订单分批matlab代码神经PGD 该代码实现了中提出的神经近端梯度下降（PGD）算法。 想法是展开近端梯度下降算法，并使用神经网络对近端进行建模。 采用残差网络（ResNet）作为近端，实现递归神经网络（RNN）学习近端。 该代码可以灵活地结合各种培训成本，包括：1）逐像素l1 / l2、2）SSIM和3）对抗性GAN，LSGAN和WGAN。 命令行 python3 npgd_main.py -火车--dataset_train /路径/到/火车/数据集--dataset_test /路径/到/测试/数据集--sampling_pattern /路径/到/采样/轨迹/.matfile --sample_size_x 320 --sample_size_y 256 --batch_size 2 --summary_period 20000 --subsample_test 1000 --subsample_train 1000 --train_time 3000 --train_dir /路径/到/保存/结果--checkpoint_dir /路径/到/保存/检查点--tensorbo

PyTorch滤波器响应归一化层（FRN） 过滤器响应归一化层（FRN）的PyTorch实现 0.如何将FRN应用于您的模型 自己用FRN + TLU替换模型中的BatchNorm2d + ReLU 。 当前，很难用功能轻松地替换它们。 因为许多模型在不同的地方使用相同的ReLU。 1.实验（分类） 我们使用 数据集。 该数据集包含49位艺术家及其照片。 在此实验中，我们按图片对艺术家进行分类。 1.0假定库 火炬== 1.3.1 催化剂== 19.11.6 配基== 0.4.3 如果使用--fp16选项 1.1获取数据集 如果可以使用kaggle API命令，则可以轻松下载 $ cd input $ kaggle datasets download -d ikarus777/best-artworks-of-all-time $ unzip best-artworks-of-a

“The ultimate guide to using Python to explore the true power of neural networks through six projects”

OptiML OptiML是支持向量机和深度神经网络的sklearn兼容实现，根据最新技术，它们都有一些最成功的功能。 这项工作的动机是，有可能通过广泛的优化算法研究对象解决这些模型的数学公式所产生的优化问题，并为“数值方法和优化”课程开发@@在教授的监督下。 内容 数值优化 无约束优化 线搜索方法 零阶方法 次梯度 一阶方法 最陡的梯度下降 共轭梯度 弗莱彻-里夫斯公式 Polak–Ribière公式 Hestenes-Stiefel公式 代formula公式 重球渐变 二阶方法 牛顿 拟牛顿 高炉 随机方法 随机梯度下降 势头 标准 涅斯捷罗夫 亚当 势头 标准 涅斯捷罗夫 毕业证书 势头 标准 涅斯捷罗夫 阿达克斯 势头 标准 涅斯捷罗夫 阿达格拉德 阿达达 RProp RMSProp 具有接口的近端捆绑包，用于 ，

田春伟，徐勇，费伦克，王俊谦，文杰和罗楠发布的增强型CNN用于图像去噪，已在2019年CAAI Transactions on Intelligence Technology上发表。该方法由Pytorch实施。 ECNDNet的代码由Profillic（为您的项目提供动力的ML模型和代码的最大集合）收集，为 。 此代码使用Pytorch> = 0.4编写。 1.依存关系 pyTorch（> = 0.4） 火炬视觉 适用于Python的openCv 适用于Python的HDF5 Python 2.73 2.测试ECNDNet 如果噪声级别为15，我们将运行以下commod： python test.py --num_of_layers 17 --logdir sigma15 / --test_data Set68 --test_noiseL 15 或python test.py --num_

> 包含的网络模型： Deep Belief Network (DBN) Deep Autoencoder (DAE) Stacked Autoencoder (sAE) Stacked Sparse Autoencoder (sSAE) Stacked Denoising Autoencoder (sDAE) Convolutional Neural Network (CNN) Visual Geometry Group (VGG) Residual Network (ResNet) 模型详细介绍见 > 开始使用： 首先请按path.txt设置包的路径 Pytorch初学: 建议看看 和 理解本package：看看这个不依赖其他文件运行的 运行代码：请运行文件夹下的文件 > 用于任务： task == 'cls' 用于分类任务 task == 'prd' 用

弹性重量合并 通过弹性体重合并，深度强化学习和有监督的设置进行终身学习。 部分结果 链接

NeRF：神经辐射场 ||| Tensorflow实现，优化单个场景的神经表示并渲染新视图。 * 1 ， * 1 ， * 1 ， 2 ， 3 ， 1 1加州大学伯克利分校， 2 Google研究中心， 3加州大学圣地亚哥分校*表示相等的贡献ECCV 2020（口头演示，最佳论文荣誉奖） TL; DR快速入门 要设置conda环境，请下载示例训练数据，开始训练过程，然后启动Tensorboard： conda env create -f environment.yml conda activate nerf bash download_example_data.sh python run_nerf.py --config config_fern.txt tensorboard --logdir=logs/summaries --port=6006 如果一切正常，您现在可以在