请注意，该项目仍处于测试阶段。 请报告您遇到的任何问题或建议。 我们将尽力Swift解决它们。 也欢迎捐款！ 神经先知 基于PyTorch的和启发的基于神经网络的时间序列模型。 文献资料 我们目前正在改进。 有关NeuralProphet的直观介绍，请查看的演讲。 讨论与帮助 讲解 有几个可以帮助您入门。 请参阅我们的以获取更多资源。 最小的例子 from neuralprophet import NeuralProphet 导入软件包后，可以在代码中使用NeuralProphet： m = NeuralProphet () metrics = m . fit ( df , freq

马里奥matlab代码域对抗神经网络（浅层实现） 此python代码已用于进行以下JMLR论文的第5.1节中介绍的实验。 Yaroslav Ganin，Evgeniya Ustinova，Hana Ajakan，Pascal Germain，Hugo Larochelle，FrançoisLaviolette，Mario Marchand和Victor Lempitsky。 神经网络领域专业训练。 机器学习研究杂志，2016。 内容 DANN.py包含学习算法。 fit()函数是本文算法1的非常简单的实现。 experiments_amazon.py包含在Amazon情感分析数据集上执行的示例（文件夹data包含数据集文件的副本）。 计算目标测试风险（请参见论文表1）和Proxy-A-Distance （请参见论文图3）。 experiments_moons.py包含用于生成本文图2的代码（关于相互缠绕的月亮玩具问题的实验）。 mSDA.py包含用于生成mSDA表示的函数（这些是Chen et al。（2012）Matlab代码的文字翻译）

類神經網路經典本 Neural Networks and Learning Machines Third Edition 3rd 英文版

dbn matlab代码神经网络 神经网络实施MATLAB（RBM，DBN，DNN） 在该项目中，从RBM结构实现了神经网络： 受限玻尔兹曼机（RBM）是一种生成型随机人工神经网络，可以学习其输入集上的概率分布。 然后，实现一个DBN： 在机器学习中，深度信念网络（DBN）是一个生成的图形模型，或者是一类深度神经网络，由多层潜在变量（“隐藏单元”）组成，各层之间存在连接，但内部各层之间没有连接每层。 最后，从前两个实现中实现了深度神经网络。 MNIST数据集用于测试DNN。 MATLAB代码从“脚本”生成CSV，这些脚本用于使用R绘制一些精美的图。 该代码分为3部分： 第1部分：RBM学习->从RBM（字母数字）生成图像； 第2部分：DBN学习->从DBN（字母数字）生成图像； 第3部分：DNN学习（预训练）->比较预训练DNN和随机初始化DNN的错误率。

图 3.10 安装后的显示的驱动信息 安装完成后即可启动 EWARM 环境。将 LM LINK 与目标开发板的 JTAG 接口插座相连， 接通目标开发板电源，然后按第 4 章中的步骤执行后面的操作。 3.4 安装流明诺瑞驱动库 在安装好 EWARM 集成开发环境后，就可在该环境下新建工程了。但在新建工程之前， 为了使以后的工程更便于管理、工程中的设置更加简单化，在这里就需要一些准备工作，将 某些文件拷贝到指定路径下，具体的操作方式将在随后介绍。至于为什么要这样做，在工程 的设置时就会体会出其优越性。 注意：本文是以 32K 的试用版为例作讲解。如果用正式版可以参照本文进行设置。 3.4.1 下载最新库文件 从流明诺瑞官方网站 http://www.luminarymicro.com 下载最新的驱动库文件。假设保存 于“D:\”，如图 3.11 所示。 图 3.11 驱动库文件存放目录

简单人工神经网络（ANN） 关于案例研究 在此业务案例研究中，我们预测了银行客户的流失率。 为了了解银行的客户，我们将使用一种深度学习技术，即人工神经网络（ANN）。从数百万的客户中，我们随机选择了1万个客户。 我们将使用客户的特征来确定他/她离开银行的可能性。 为了了解银行的客户，我们将使用一种深度学习技术，即人工神经网络（ANN）。 此外，我们将使用流行的Python库（例如Tensorflow，Keras）和机器学习技术（例如Adam Optimizer）来训练ANN模型并预测客户流失率。 数据：客户数据存储在： 论文：ANN案例研究论文： 研究论文 代码：Artificial_Neural_Network_Case_Study.py SAMPLE_OUTPUT = ANN_Case_Study_Sample_Output_1.png SAMPLE_OUTPUT = ANN_C

描述 该项目旨在消除源自手持摄像机运动或抖动的运动模糊。 它旨在盲目工作，即不需要模糊知识。 使用卷积神经网络估计运动模糊，然后将其用于校准反卷积算法。 该项目包括两个不同的部分： -图像处理部分，包括反卷积算法和正向模型。 -使用神经网络的模糊估计部分。 有关某些视觉见解，请参见 。 该库使用Python3编码。 无论是在图像处理（复杂模糊的建模）还是在模糊估计方面，其贡献都倍受欢迎。 消息 从2020年5月开始，该项目重新启动！ 我们从tensorflow转到pytorch。 我们将把运动模糊模型扩展到比简单的线性运动更复杂的运动。 我们还将解决空间变异情况。 我们计划扩展到电视去模糊。 进步 截至目前（2020年5月），我们支持使用Wiener滤波器对线性模糊进行模糊处理。 安装 在您喜欢的conda环境中，键入： pip install -e . 为了进行开发，请按

深度微词典学习和编码网络（WACV 2019） | | 引文 如果您使用此代码进行研究，请引用我们的论文。 @article{tang2020dictionary, title={When Dictionary Learning Meets Deep Learning: Deep Dictionary Learning and Coding Network for Image Recognition With Limited Data.}, author={Tang, Hao and Liu, Hong and Xiao, Wei and Sebe, Nicu}, journal={IEEE TNNLS}, year={2020} } @inproceedings{tang2019multichannel, title={Deep Micro-Dictionary

CS291K 使用CNN-LSTM组合神经网络模型对Twitter数据进行情感分析 论文： : 博客文章： : 动机 该项目旨在扩展我们以前使用简单的前馈神经网络（位于此处： ＆ ）进行的情绪分析工作。 相反，我们希望尝试使用Tensorflow构建组合的CNN-LSTM神经网络模型，以对Twitter数据进行情感分析。 依存关系 sudo -H pip install -r requirements.txt 运行代码 在train.py上，更改变量MODEL_TO_RUN = {0或1} 0 = CNN-LSTM 1 = LSTM-CNN 随时更改其他变量（batch_

TensorFlow示例模型 基于TensorFlow的几种机器学习模型的实现（前三个-Logistic Regresion，MLP和CNN受启发）。 文件夹包含以下内容的简单实现： （带EM） 文件夹包含通过期望最大化算法（具有对角协方差，完全协方差，基于梯度等）训练的高斯混合模型实现的详细版本。 文件夹包含将GMM实现分解为一组连贯的类的初始尝试。