张量流和pytorch中的变体自动编码器 TensorFlow和PyTorch中可变自动编码器的参考实现。 我建议使用PyTorch版本。 它包括一个更具表达性的变分族的例子，。 变分推断用于使模型适合二值化MNIST手写数字图像。 推理网络（编码器）用于分摊推理并在数据点之间共享参数。 可能性通过生成网络（解码器）进行参数化。 博客文章： ： 具有重要性采样的示例输出，用于估计Hugo Larochelle的Binary MNIST数据集上的边际可能性。 测试集为-97.10边缘可能性。 $ python train_variational_autoencoder_pytor

原文作者：Binh-Son Hua、Minh-Khoi Tran、Sai-Kit Yeung。 文章地址：https://arxiv.org/abs/1712.05245 github项目地址：https://github.com/scenenn/pointwise 在本文中，我们提出了一种用于3D点云的语义分割和目标识别的卷积神经网络。 我们网络的核心是逐点卷积，这是一种新的卷积算子，可以作用于点云的每个点。我们的全卷积网络设计实现起来惊人地简单，在语义分割和目标识别任务方面都可以提供具有竞争力的准确性。

Keras注意机制 Keras的多对一注意力机制。 通过pip安装 pip install attention 导入源代码 from attention import Attention # [...] m = Sequential ([ LSTM ( 128 , input_shape = ( seq_length , 1 ), return_sequences = True ), Attention (), # <--------- here. Dense ( 1 , activation = 'linear' ) ]) 例子 在运行示例之前，请先

此仓库仅实现GhostNet的演示代码。 请移至以获取更多详细信息。 幽灵网 此存储库提供了CVPR 2020论文Pytorch演示实现。 带有预训练模型的TensorFlow / PyTorch实现可在。 要求 该代码已在Python3 PyTorch 1.0+上进行了验证。 用法 用法示例： import torch from ghost_net import ghost_net model = ghost_net(width_mult=1.0) input = torch.randn(32,3,224,224) y = model(input) print(y) GhostNet简介 GhostNet：廉价运营带来的更多功能。 CVPR2020。 韩开，王云和，田琦，郭建元，徐春景，徐昌。 方法 表现 GhostNet击败了其他SOTA轻量级CNN，例如MobileNetV

A very good textbook for researchers working on the NN theory, yet if you just want to know what is NN, it perhaps is too much for you to digest!

用于非时间实时火灾检测的实验定义的卷积神经网络体系结构变体 [及后续工作：用于非时间实时火灾检测的紧凑型卷积神经网络体系结构的实验探索] 使用Python 3.7.x， ， 和（需要opencv额外模块-用于超像素分割的ximgproc模块） 架构： FireNet体系结构（以上） InceptionV1-OnFire架构（以上） InceptionV3-OnFire架构（以上） InceptionV4-OnFire架构（以上） 抽象： “在这项工作中，我们研究了在实时范围内自动检测视频（或静态）图像中火灾像素区域的方法，而无需依赖于时域场景信息。作为对该领域先前工作的扩展，我们考虑了

具有TensorFlow的贝叶斯神经网络 如我的论文所述，该存储库考虑了贝叶斯人工神经网络的实现。 实施的中心是模块 ，其中我们的许多技术工作都受到启发。 该存储库的主要结构如下：

基本SR BasicSR（基本超级还原）是基于PyTorch的开源图像和视频还原工具箱（超分辨率，去噪，去模糊等）。 这是原始BasicSR的经过大量修改的分支。 您将在此处找到的内容：用于训练和测试计算机视觉（CV）模型的样板代码，集成在单个管道中的不同CV方法和策略以及模块化，以根据需要添加和删除组件，包括新的网络体系结构。 进行了大量的代码重写，以减少代码冗余和重复，重组代码并使其更具模块化。 可以在找到支持的体系结构的详细信息。 （自述文件当前为WIP） 此代码的最新版本中的一些新功能： 现在，将不同功能（HFEN，SSIM / MS-SSIM，SPL，TV / DTV等）使用的滤镜和图像操作合并到filter.py和colors.py中。 可重用的损失生成器，可以减少使用新模型时所需的更改，并且对所有模型仅添加一次新损失 度量构建器，在验证期间仅包括选定的那些。

笔记 不能保证所有实现都是正确的，未经原始作者检查，只能从本文描述中重新实现。 原始纸 包含EEGNet的原始论文和模型 tf_EEGNet 这是EEGNet的张量流实现 有关更多信息，请参见 tf_ConvNet 这是ConvNet的tensorflow实现 有关更多信息，请参见 留一题实验 型号：tf_EEGNet BCI_competion 2a的预处理 1. A trial contained 2s and was extraced 0.5s after the cue was given. 2. A 4-38Hz bandpass was done by a causal 6-order Butterworth fliter. 3. The MI dataset was sampled at 250Hz. And it was resampled to 128Hz for E

贝叶斯神经网络预测：使用动态贝叶斯神经网络预测连续信号数据和Web跟踪数据。 与其他网络架构相比