Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun. 2016. Deep residual learning for image recognition. In CVPR. 770–778. 论文原文

THUMT：神经机器翻译的开源工具包 内容 介绍 机器翻译是一种自然语言处理任务，旨在自动使用计算机翻译自然语言。 最近几年见证了端到端神经机器翻译的飞速发展，这已成为实际MT系统中的新主流方法。 THUMT是由开发的用于神经机器翻译的开源工具包。 THUMT的网站是： ://thumt.thunlp.org/。 在线演示 THUMT的在线演示可从。 涉及的语言包括古代汉语，阿拉伯语，中文，英语，法语，德语，印尼语，日语，葡萄牙语，俄语和西班牙语。 实作 THUMT当前具有三个主要实现： ：与开发的新实现。 它实现了Transformer模型（ Transformer ）（ ）。

BB-SVM模型用于论文数据集的自动人格检测（大五人格标记特征） 该存储库包含基于BERT模型的Bagging SVM，用于对Essays数据集进行分类。 安装 有关可以通过以下方式安装的相关软件包的列表，请参阅requirements.txt。 pip -r requirements.txt 本文使用指定的版本。 请注意，需求模块的更新版本可能会更改结果。 一些实验证明，更新的sklearn可以提高准确性。 但是，还请检查按需要求（例如，要求1.10 3.8

MobileNetV3的PyTorch实现这是MobileNetV3架构的PyTorch实现，如论文Searching MobileNetV3中所述。 一些细节可能与原始论文有所不同，欢迎讨论MobileNetV3的PyTorch实现。这是论文Searching MobileNetV3中描述的MobileNetV3体系结构的PyTorch实现。 一些细节可能与原始论文有所不同，欢迎讨论并帮助我解决。 [NEW]小版本mobilenet-v3的预训练模型在线，准确性达到与纸张相同的水平。 [NEW]该文件于5月17日更新，因此我为此更新了代码，但仍然存在一些错误。 [NEW]我在全局AV之前删除了SE

SiamMask的C ++实现SiamMaskCpp SiamMask的C ++实现口号：numpy操作→cv :: Mat操作CNN→Torch :: jit :: script :: Module其他张量操作→torch :: Tensor操作比原始实现更快（速度从在单个NVIDIA GeForce GTX 1070上测试时为22fps至40fps）要求OpenCV> = 3（在3.4.0下测试）PyTorch> = 1（在1.3.0下测试）将SiamMask模型转换为Torch脚本您可以使用模型（带有优化模块）训练有素

使用TensorLy的Python中的Tensor方法 该存储库包含一系列有关张量学习的教程和示例，以及使用在Python中的实现以及如何使用 ， 和框架作为后端将张量方法与深度学习结合在一起。 安装 您将需要安装TensorLy的最新版本才能按照说明中的运行这些示例。 最简单的方法是克隆存储库： git clone https://github.com/tensorly/tensorly cd tensorly pip install -e . 然后只需克隆此存储库： git clone https://github.com/JeanKossaifi/tensorly_notebooks 您准备好出发了！ 目录 1-张量基础 2-张量分解 塔克分解 3-张量回归 低秩张量回归 4-Tensor方法和MXNet后端的深度学习 通过梯度下降的塔克分解 张量回归网络 5-使用PyT

PoseRBPF：用于6D对象姿势跟踪的Rao-Blackwellized粒子滤波器PoseRBPF：用于6D对象姿势跟踪的Rao-Blackwellized粒子滤波器PoseRBPF纸自我监督纸姿势估计视频机器人操纵视频引用PoseRBPF如果您发现PoseRBPF代码有用，请考虑引用：@inproceedings {deng2019pose，作者= {Xinke Deng和Arsalan Mousavian和Yu Xiang和Fei Xia和Timothy Bretl和Dieter Fox}，标题= {PoseRBPF：用于6D对象姿态跟踪的Rao-Blackwellized粒子滤波器}，书名= {机器人技术：科学

模仿学习赛车 这个精益的存储库具有从头开始训练和评估赛车Tensorflow模型所需的所有工具！ 实际上，仅需5集（不到5分钟）即可生成足够的数据以使模型能够胜任！ 注意：上面显示的游戏玩法是在5集训练模型后得出的。 使用更多的训练数据，它可以表现得更好！ 此外，它还具有像素化功能，因此您可以看到模型在播放时所看到的效果（96 x 96）。

自主驾驶车辆的深度模仿学习 自动驾驶汽车已经引起了学术界（例如牛津，麻省理工学院）和工业界（例如Google，特斯拉）的极大兴趣。 但是，由于普遍的知识，我们发现直接实现全自动驾驶（SAE 5级）非常困难。 为了解决这个问题，深度模仿学习是一种有前途的解决方案，可以从人类的演示中学习知识。 在这个项目中，我们研究了如何使用深度模仿学习来实现车辆动态控制（例如转向角，速度）。 我们使用了Udacity（ ）提供的数据集和模拟器以及现实世界中的comma.ai数据集。

Chatbot_CN 基于深度学习、强化学习、对话引擎的多场景对话机器人 • • • • • • • • Made by Xu • :globe_with_meridians: 项目说明     Chatbot_CN 是一个基于第三代对话系统的多轮对话机器人项目，旨在于开发一个结合规则系统、深度学习、强化学习、知识图谱、多轮对话策略管理的 聊天机器人，目前随着时间的慢慢发展，从最初的一个 Chatbot_CN 项目，发展成了一个 Chatbot_* 的多个项目。目前已经包含了在多轮任务型对话的场景中，基于话术（Story）、知识图谱（K-G）、端到端对话（E2E）。目的是为了实现一个可以快速切换场景、对话灵活的任务型机器人。 同时，Chatbot_CN 不仅仅是一个对话系统，而是一套针对客服场景下的完整人工智能解决方案。对话是解决方案的核心和最重要一环，但不仅限于对话，还包括智能决策