ViDi Deep Learning 3.1 (3 Day) VIDI 三天教程

Machine Learning, Neural and Statistical Classification

有意思的matlab代码最小概率流学习（MPF） MPF是一种用于非标准化概率模型中参数估计的技术。 该文件中对此进行了描述： J Sohl-Dickstein，P Battaglino，MR德威斯最小概率流学习国际机器学习大会（2011） 该存储库包含为Ising模型和RBM实现MPF的Matlab代码。 目录结构如下： MPF_ising /-Ising模型中的参数估计 MPF_RBM_compare_log_likelihood / -受限玻尔兹曼机器中的参数估计。 该目录还包含将通过伪似然和对比发散训练的小型RBM与通过MPF训练的小型RBM的对数可能性进行比较的代码。 如果您对使用MPF建立神经尖峰数据的Ising模型感兴趣，还应该在查阅Liberty Hamilton的存储库。

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

MobileNets V3的Caffe实现caffe-mobilenet-v3简介这是MobileNetV3的个人Caffe实现。 有关详细信息，请阅读原始文章：搜索MobileNetV3。 如何使用Caffe需求（请参阅：Caffe安装说明）添加新的caffe层并重建caffe：RuiminChen / Caffe-MobileNetV2-ReLU6的yonghenglh6 / DepthwiseConvolution ReLU6层的Depthwise卷积层运行测试CPU：$ CAFFE_ROOT / build / tools /咖啡时间-model mobilenet_v3_large_1.0.prototxt GPU

需求预测在农业、电力、旅游、零售和制造企业等许多行业都具有重要意义，它在每个企业的决策中都起着至关重要的作用。 本文以机器学习为重点，调查了需求预测的各种最新方法。 机器学习技术分为三类，即时间序列分析、基于回归的方法和监督/无监督模型。 讨论了各种机器学习技术的优缺点，并比较了它们的性能指标。 对比掩盖了LSTM有一个显着的结果，但它的计算时间比任何其他方法都要高。 未来研究的另一个领域包括基于回归的方法、混合模型和集成模型。 本研究为读者提供了机器学习领域需求预测的概念。

[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

ShuffleNet 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型接受了超过一百万张图像的训练，可以将图像分类为1000个对象类别（例如键盘，鼠标，铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 shufflenet.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 此 mlpkginstall 文件适用于 R2019a 及更高版本。 用法示例： % 访问训练好的模型净= shufflenet（）; % 查看架构细节网络层 % 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); % 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3)); ％使用shufflenet对图像进行分类标签 = 分类（净，我） % 显示图像和

本文为读文章笔记，受所学所知限制，如有出错，恭请指正。 A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations 作者： Ting Chen, Simon Kornblith, Mohammad Norouzi, Geoffrey Hinton 本文提出一种简洁有效的设计的无监督设计，并且以7%的margin刷新了SOTA。 摘要直译：这篇文章提出了SimCLR， 一种简单的、用于视觉表征对比学习的框架。作者们简化了最近刚提出的对比自监督学习算法，并且不需要特别的架构或者J记忆库。为了探究是什么使得对比预测

由浅入深的深度学习教材，张志华翻译版