本书是一本非常有名的关于复杂网络的教材,内容完整,非扫描版,是输入版本,PDF格式。
2021-12-07 19:16:59 1.19MB 复杂网络 Complex Networks 2003
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语音情感分析器:神经网络模型能够从音频语音中检测出五种不同的男女情感。 (深度学习,NLP,Python)
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Fuzzy Neural Networks for Real Time Control Applications 英文无水印原版pdf pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书
2021-12-06 21:17:58 6.45MB Fuzzy Neural Networks Real
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猫狗分类 牛津-IIIT宠物数据集。 问题在于对数据集中显示的每种动物进行分类。 第一步是对猫和猫之间的品种进行分类,然后对猫和猫的品种分别进行分类,最后将种族混合在一起进行分类,从而增加了问题的难度。 步骤1 获取数据集: bash utils / get_dataset.sh 第2步 预处理数据集: bash rul_all_preprocessing.sh 第三步 培训模型的创建: bash run_all_models.sh 第四步 要运行TensorBoard,请打开一个新终端并运行以下命令。 然后,在您的Web浏览器中打开 。 脚本/ 选择你的型号 张量板--logdir ='。/ logs'--port = 6006
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Fluke Networks OptiView 协议分析专家软件 6.1rar,Fluke Networks OptiView 协议分析专家软件 6.1
2021-12-06 15:17:33 17.03MB 软件
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动态图表示学习,动态图分析论文汇总项目 本项目总结了动态图表示学习的有关论文,该项目在持续更新中,欢迎大家看/星/叉! 如果大家有值得推荐的工作,可以在问题中提出要推荐的工作,论文下载链接及其工作亮点(有优秀代码实现的工作,会优先考虑在内)。项目中表述有误的部分,也可以在issue中提出。感谢! 引流:【这也是我们的工作,欢迎手表/星/叉】 社交知识图谱专题: : 目录如下: 静态图表示与分析工作 针对静态图表示学习以及静态图分析,挖掘领域,挑选出个人认为值得继承的引用数更高,知名度较高的或最近的一些工作。 node2vec:网络的可扩展功能学习 作者:Grover A,Leskovec J.(阿姆斯特丹大学) 发表时间:2016 发表于:KDD 2016 标签:图表示学习 概述:依据表示学习,提出了一套在网络中学习连续连续类型表示的方法,取代了传统使用人工定义的例程结构化特征的方式
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神经网络和统计学习(Neural networks and statistical learning) by K.-L. Du and M.N.s. Swamy
2021-12-03 17:00:21 13.11MB 计算机视觉 神经网络 统计学习
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鬼网 新闻 2020/11/10 TinyNet(NeurIPS 2020)的代码已在发布。 2020/10/31 GhostNet + TinyNet取得了更好的性能。 请参阅我们的NeurIPS 2020论文中的详细信息: 。 2020/09/24我们发布了GhostNet模型,可在和上更多视觉任务。 2020/06/10 GhostNet包含在。 2020/06/08 PyTorch代码包含在此存储库中。 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 性能 GhostNet击败了其他SOTA轻量级C
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深度日志 这是用于研究目的的核心DeepLo​​g的实现。 功能工程的基本思想是分析原始日志并最终基于一系列处理报告潜在的恶意日志。 型号的在线更新部分,请检查 正在做: dvc实验 dvc dags 特征: 将日志转换为结构化的熊猫框架 从原始日志中提取日志密钥 分析日志密钥执行路径 分析日志键中的参数 结合两个模型的结果 分析PCA从窗口大小和时间间隔生成的时间序列数据。 对于数据集,我给出了一些示例,您可以将自己的数据放入该文件夹中。 预备: # in order to match the libraries versions, please run and build the project in virtual environment virtualenv env pip3 install -r requirement.txt 说明(在Deeplog_demo文件夹
2021-12-01 18:20:56 3.65MB shell pandas python3 lstm-neural-networks
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matlab锚节点代码抽象的 该项目提出了一种新的定位技术,每当在水下传感器网络中引入新节点时, 我们只能通过检查它的三个最近邻的坐标来推导出它的坐标。最近的邻居将锚定坐标已知的节点,它们的距离将通过估计往返时间来计算。 仿真首先在 MATLAB 上执行,最后在 UnetStack 上执行。 本报告讨论了详细过程以及背景数学模型。 关键词:信标、锚点、本地化节点、盲节点、本地化。 完整报告链接:\ 文件夹结构如下:- 1.Source Code:这个文件夹包含了项目的所有代码文件。 2.RESULTS.md :该文件包含在项目的每个重要检查点获得的结果以及快照。 3.README.md :项目的基本概述以及完整报告的链接。 ###MATLAB 上的模拟
2021-12-01 16:58:19 996KB 系统开源
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