深度压缩压缩深度神经网络，并带有经过修剪训练的量化和霍夫曼算法 这是文件的pytorch实现。 Pytorch版本：0.4.0

Yahoo的开放NSFW模型的Tensorflow实现 该存储库包含以tensorflow重写的的实现。 原始重量已使用提取 。 您可以在data/open_nsfw-weights.npy找到它们。 先决条件 所有代码均应与Python 3.6和Tensorflow 1.x （经1.12测试）兼容。 该模型的实现可以在model.py找到。 用法 > python classify_nsfw.py -m data/open_nsfw-weights.npy test.jpg Results for 'test.jpg' SFW score: 0.9355766177177429 NSF

开放式神经网络交换（ONNX）模型库ONNX模型库是用于深度学习的最新模型的预训练模型的集合，这些模型以ONNX格式提供。 每个模型都附带Jupyter n ONNX模型Zoo开放神经网络交换（ONNX）是一种用于表示机器学习模型的开放标准格式。 ONNX得到了许多合作伙伴的支持，这些合作伙伴已在许多框架和工具中实现了该功能。 ONNX模型动物园是由像您这样的社区成员提供的ONNX格式的经过预训练的最新模型的集合。 每个模型都随附有Jupyter笔记本，用于进行模型训练并根据训练后的模型进行推断。 笔记本是用Pyth编写的

集群深度学习 实验室课程“计算机视觉和生物医学的深度学习”-TUM下的项目“用于集群的深度学习”的代码。 取决于numpy ， theano ，烤宽面条， scikit-learn ， matplotlib 。 贡献者 （主管） 相关论文： 该存储库是本文的实现：Elie Aljalbout，Vladimir Golkov，Yawar Siddiqui，Daniel Cremers“通过深度学习进行聚类：分类法和新方法” arxiv： ：//arxiv.org/abs/1801.07648 用法 使用主脚本来训练，可视化集群和/或报告集群指标 python main.py 选项 -d DATASET_NAME, --dataset DATASET_NAME (Required) Dataset on which autoencoder is to be tra

简介此目录包含由Ultralytics LLC开发的PyTorch YOLOv3软件，可以根据GPL-3.0许可免费分发。 有关更多信息，请参见简介该目录包含Ultralytics LLC开发的PyTorch YOLOv3软件，可根据GPL-3.0许可免费重新分发。 有关更多信息，请访问https://www.ultralytics.com。 描述https://github.com/ultralytics/yolov3存储库包含PyTorch中YOLOv3的推断和培训代码。 该代码可在Linux，MacOS和Windows上运行。 默认情况下，对COCO数据集进行培训：https：//cocodataset.org/#home。 归功于Joseph Redmon的YO

Role2Vec ⠀ ⠀ 基于学习角色的图嵌入的可扩展并行gensim实现（IJCAI 2018） 。 抽象的 随机游走是许多现有网络嵌入方法的核心。 但是，这样的算法由于使用随机游走而具有许多局限性，例如，由于这些方法所产生的特征与顶点身份相关联，因此无法转移到新的节点和图上。 在这项工作中，我们介绍了Role2Vec框架，该框架使用了归因于随机游走的灵活概念，并为泛化现有方法（例如DeepWalk，node2vec和许多利用随机游走的其他方法）奠定了基础。 我们提出的框架使这些方法可以更广泛地应用于转导和归纳学习，以及在具有属性的图上使用（如果可用）。 这是通过学习泛化到新节点和图的功能来实现的。 我们表明，我们提出的框架是有效的，平均AUC改善了16.55％，同时所需的空间比各种图形上的现有方法平均少853倍。 二阶随机游走采样方法取自的参考实现。 该模型现在也可在包中找到。

tensorflow-chatbot-中文 :person_running: [中文聊天机器人]具有bahdanau注意和Word2Vec预训练嵌入的seq2seq模型的Tensorflow实现 此基于撰写的。 如何 [选项1]重新训练模型 $ git clone https://github.com/AdrianHsu/tensorflow-chatbot-chinese.git # put your own training/eval data in the correct path, as shown above $ ./run.sh [选项2]使用预先训练的保护程序文件测试模型 您应该在下载经过预训练的模型，然后将其放入save/目录。 确保您的输入已经放置在正确的路径中，并且已通过文本分段API（例如jieba）进行了预处理。 $ ./hw2_seq2seq.sh 操作方法（网络） 您必须先下载冻结

计算机视觉注释工具（CVAT） CVAT是用于计算机视觉的免费，在线，交互式视频和图像注释工具。 我们的团队正在使用它来注释数百万个具有不同属性的对象。 许多UI和UX决策都是基于专业数据注释团队的反馈。 在线尝试 。 文献资料 截屏 支持的注释格式 单击“上传注释”和“转储注释”按钮后，可以选择格式。 数据集框架允许通过其命令行工具和Python库进行其他数据集转换。 有关支持的格式的更多信息，请参阅。 注释格式 进口 出口 X X X X X X X 分割蒙版 X X X X X X X X X X X X X X X X 用于自动标记的深度学习模型

决策算法在许多不同的应用中被使用。传统的设计决策算法的方法采用原则和简化的建模，在此基础上，人们可以通过易于处理的优化来确定决策。最近，深度学习方法正在变得越来越流行，这种方法使用从数据调整的高度参数架构，而不依赖于数学模型。基于模型的优化和以数据为中心的深度学习通常被认为是不同的学科。在这里，我们将它们描述为一个在特异性和参数化方面不断变化的连续光谱的边缘，并为位于这个光谱中间的方法提供一个教程式的展示，称为基于模型的深度学习。在我们的演示中，我们还附带了超分辨率和随机控制方面的运行示例，并展示了如何使用所提供的特性和每种详细方法来表示它们。将基于模型的优化和深度学习结合在一起，在生物医学成像和数字通信等各种应用中使用实验结果，证明了这种结合的好处。

3dgan-chainer 3D生成对抗网络的Chainer实现。 结果 一些好的样品产生了椅子。 （50纪元） python generate_samples.py result/trained_models/Generator_50epoch.npz 要求 链接器（2.0.1） 科学的 scikit图像 h5py pip install scipy scikit-image h5py 可选的 如果要绘制体素，则需要 。 截至2017年10月19日，未发行版本的matplotlib仅包含功能 matplotlib 2.1.0 + 323.ge6448bafc pip install git+https://github.com/matplotlib/matplotlib 数据集 我使用了ShapeNet-v2数据集。 培训脚本支持.binbox或.h5扩展名。 描述你的数据集路径DATASET_PATH在train.py 。 .binvox 只需在ShapeNet-v2中使用.binvox文件