A convolutional neural network for modelling sentences论文及翻译

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Telegram-AI：Aikin 这是AIKIN的Telegram机器人的代码 该机器人是称为AIKIN的长期记忆AI（人工智能）。 AIKIN名称代表AI Artificial Intelligence Knowlege Input Notation 。 机器人的用户名是aikin_bot 您可以立即与其聊天！ 只需发送消息@aikin_bot或单击此链接： Aikin背后的技术是什么？ Aikin是一种深度机器学习人工智能，它基于RNN（递归神经网络），带有LSTM（长短期记忆）的聊天功能和ConvNet（卷积神经网络）的图像处理功能。 也： 该机器人具有内置的图像识别功能

神经系统协同过滤 In recent years, deep neural networks have yielded immense success on speech recognition, computer vision and natural language processing. However, the exploration of deep neu- ral networks on recommender systems has received relatively less scrutiny. In this work, we strive to develop techniques based on neural networks to tackle the key problem in rec- ommendation — collaborative filtering — on the basis of implicit feedback.

基于BP神经网络的分类器

通过C ++编程为两种最流行的人工智能技术提供逻辑且易于遵循的进度：神经和模糊编程。

DO-Conv：深度超参数化卷积层 由金明曹，创建，孙铭超，， ，，和。 介绍 DO-Conv是深度过参数化的卷积层，可在训练阶段用作CNN中常规卷积层的替代，以实现更高的精度。在推理阶段，DO-Conv可以融合到常规卷积层中，从而导致计算量与常规卷积层的计算量完全相同。 有关更多详细信息，请参见的，其中我们展示了DO-Conv在各种基准数据集/任务上的优势。 我们高度欢迎的问题 我们非常欢迎与DO-Conv相关的问题，而不是电子邮件，而不是电子邮件。 此外，如果在发行中提供最少的可复制示例代码，那将是很好的。 ImageNet分类性能 我们以的为基准。基线中的设置已经过调整，以适应基线，并且在切换到DO-Conv期间不会被触摸。换句话说，DO-Conv是唯一且仅在基线上进行更改的工具，并且没有进行任何超参数调整来支持DO-Conv。我们认为GluonCV具有很高的重现性，但是，为了尽可

音频分类使用深度学习 使用深度学习对10种不同的城市声音进行分类。 可以从以下链接下载音频文件： : 重要说明：文件夹应按以下方式排列： 火车标签目录：sounds / labels / train.csv 测试标签的目录：sounds / labels / test.csv 火车声音的目录：sounds / train / train_sound /（。wav格式的音频文件） 火车声音的目录：sounds / test / test_sound /（。wav格式的音频文件） 火车文件夹贴有标签 测试文件夹未标记 我们将一个音频信号分成3个，以将数据实际加载为机器可理解的格式。 为此，我们只需要在每个特定的时间步长之后取值即可。 例如; 在2秒的音频文件中，我们将在半秒内提取值。 这称为音频数据采样，而对其采样的速率称为采样速率。 现在可以将不同的纯信号表示为频域中的三个唯

For graduate-level neural network courses offered in the departments of Computer Engineering, Electrical Engineering, and Computer Science. Renowned for its thoroughness and readability, this well-organized and completely up-to-date text remains the most comprehensive treatment of neural networks from an engineering perspective. Refocused, revised and renamed to reflect the duality of neural networks and learning machines, this edition recognizes that the subject matter is richer when these topics are studied together. Ideas drawn from neural networks and machine learning are hybridized to perform improved learning tasks beyond the capability of either independently.

neural-networks-and-deep-learning书籍的一些demo，使用python2编写，有需要可以下载