在本文中，我们向您展示如何为生成时装设计建立一个生成对抗网络（GAN）。

人工神经网络 具有反向传播和动量的人工神经网络（不使用角膜和张量流） 楷模 实施步骤 导入必要的库 麻木 matplotlib 球状 cv2 随机的 操作系统 下载并预处理数据集 加载训练和测试数据集 随机训练和测试数据集 调整图像大小并进行归一化 初始化随机权重和偏差 创建字典以存储权重和偏差 将权重和偏差初始化为零以进行反向传播 修复所有超参数 学习率 纪元数 层数 每层的单位数 动量（

Tierra 6.02完整源代码和文档； 附带中文幻灯片详解文档

在Arduino Nano 33 BLE Sense上训练和部署Tensorflow Lite RNN模型的更简单方法-用于微语音识别。

策略估值的目标是为了寻找更优的策略（策略提升）  策略估值根据策略，计算其估值函数  策略提升  根据当前策略的估值函数，寻找更优的策略（如果存在），逐步寻 找到最优策略  根据策略，的估值函数，寻找更优策略  提升方法

我开发了一种预测技术对职业影响的新方法。 我使用工作任务描述文本和专利文本之间的重叠部分来构建衡量任务对自动化的暴露程度的度量。 我首先将该方法应用于软件和工业机器人等历史案例。 我确定，在相关时期内，我衡量为高度受以前的自动化技术影响的职业，其就业和工资有所下降。 我使用案例研究中的拟合参数来预测人工智能的影响。 我发现，与软件和机器人相比，人工智能是针对高技能任务的。 在长期替代的历史模式将继续的假设下，我估计人工智能将减少90:10的工资不平等，但不会影响收入最高的1％。

COCO LM预训练（WIP） 在Pytorch中实现 ，纠正和对比文本序列以进行语言模型预训练。 他们能够以自我监督的方式进行对比学习，以进行语言模型预训练。 似乎是Electra的坚实后继者。 安装 $ pip install coco-lm-pytorch 用法 使用x-transformers库的示例 $ pip install x-transformers 然后 import torch from torch import nn from x_transformers import TransformerWrapper , Encoder from coco_lm_pytorch import COCO # (1) instantiate the generator and discriminator, making sure that the generator is ro

使用手写识别的计算器 这个项目是我面向对象编程课程的最后一个项目。 下面介绍该算法为显示包含数学方程式的输入图像的结果而采取的步骤。 1-图像分割 该程序对输入图像进行分段，仅提取所需的数字或运算符进行计算，然后将每个数字或运算符转换为28x28像素的小图像，这将作为神经网络的输入。 程序接受的数字范围是0-9 ，有效的操作是：加法，减法，乘法，除法，幂和使用括号。 2-分类 从算法的第一步中提取的缩略图被馈送到仅具有一个隐藏层的预训练神经网络，该神经网络的预测是S形激活的向量，每个描述输入的依存概率p（i）图像属于第（i）类。 3-计算结果 对每个分割的图像进行分类后，我们将此分类转换为相应的数字或运算符，并将其隐含为表达式字符串。 然后，我们将此字符串传递给基于堆栈的计算器以计算其结果。 然后使用简单的GUI将所有这些包装到JavaFX应用程序中。 将发布文档，以获取有关算法步骤以及

本文概述了发达经济体越来越多地使用人工智能 (AI) 技术所导致的实际和可能的劳动力市场转型，并特别关注德国。 关于这些问题的学术争论主要围绕人工智能对工作数量和结构的影响，以及人工智能管理工具对与工作相关的不平等和歧视的持续和加剧的影响。 该研究首先简要介绍了人工智能作为一项技术的背景，重点关注其定义、子领域、功能和历史。 在此之后，它回顾了关于人工智能在工作世界中的影响及其伦理和政治影响的讨论，并继续总结人工智能的使用及其对德国劳动力市场的影响。 然后讨论了相关学术文献中的当前差距，并确定了许多进一步研究的机会。 调查的结论是解决了劳动力市场中人工智能工具使用率增加的两个深远影响。 首先，在当前趋势保持不变的情况下，人工智能驱动的未来工作可能会延续和加剧与工作相关的不平等和歧视，进一步削弱人人享有体面工作、公平薪酬和充分社会保护的前景。 其次，当前研究提供的预测仅指出了众多可能性中的一种。 因此，我们仍然可以选择以造福所有人的方式推进、采用和利用工作场所人工智能技术。

2048健身房 该存储库是一个有关使用DQN（Q-Learning）玩2048游戏并使用加速和加速环境的。使用的算法来自“ ，环境是自定义的 env。该环境包含两种类型的电路板表示形式：二进制和无二进制。第一个使用幂二矩阵来表示电路板的每个图块。相反，没有二进制文件使用原始矩阵板。 该模型使用两种不同类型的神经网络：CNN（卷积神经网络），MLP（多层感知器）。使用CNN作为特征提取器比使用MLP更好。可能是因为CNN可以提取空间特征。结果，代理在1000个已玩游戏的10％中获得2048个图块。 奥图纳 Optuna是一个自动超参数优化软件框架，专门为机器学习而设计。它具有命令式，按运行定义样式的用户API。多亏了我们的运行定义API，用Optuna编写的代码具有高度的模块化，并且Optuna的用户可以动态构造超参数的搜索空间。 还有就是如何使用这个库指南。 Numba 是一种开源JI