层次聚类算法描述

Hierarchical Dirichlet Proces HDP 代码 matlab

用于从 RGB 图像重建光谱的分层回归网络 NTIRE 2020 团队 OrangeCat 光谱重建挑战的 README 文件：用于从 RGB 图像重建光谱的分层回归网络。 我们的方法在轨道 2 中获得了第一名：真实世界的图像。 论文可下载： : HRNet架构 主网络（不同层通过PixelShuffle和PixelUnShuffle连接）： 主网建议使用的 ResDB 和 ResGB： 文件结构 NTIRE 2020 Spectral Reconstruction Challenge │ README.md │ validation*.py │ test*.py │ ensemble*.py │ └───track1 (saving the trained models of track1) │ │ code1_G_epoch9000_bs8.pth │

[PYTORCH]用于文档分类的分层注意网络 介绍 下面是我的文件分层关注网络的文档分类描述的模型的pytorch实现。 Dbpedia数据集模型输出结果的应用程序演示示例。 我的模型对Dbpedia数据集的性能示例。 如何使用我的代码 使用我的代码，您可以： 使用任何数据集训练模型 给定我训练有素的模型或您的模型，您可以评估具有相同类集的任何测试数据集 运行一个简单的Web应用进行测试 要求： python 3.6 火炬0.4 张量板 tensorboardX （如果不使用SummaryWriter，则可以跳过此库） 麻木 数据集： 我用于实验的数据集的统计信息。 这些数

PyTorch-HITNet分层迭代瓷砖精加工网络，用于实时立体声匹配 使用PyTorch的HITNet实施 这是一个包含实现Google论文HITNet的代码的存储库：用于实时立体匹配的分层迭代切片优化网络 该项目是初始版本，可以训练和测试模型，但可能包含一些错误，需要进一步修改和调试。 如果您发现有关我的代码的任何问题，请打开问题或尽快与我联系（ ）。 当前，该项目无法复制原始论文中报告的准确性和速度。 在速度方面，官方实现使用其优化的cuda op来加速参考和培训。（请参考其，该尚未包含模型代码）。 感谢弗拉基米尔·坦科维奇（Vladimir Tankovich）的帮助，他与他的团队一起提出了这个强大的立体声网络，并为我提供了许多原始论文的细节和说明。 另外，我还要感谢@ xy-guo，他提出了出色的 ，因为代码是从他的存储库中部分借用的。 要求 Pytorch = 1.1

k-均值聚类和层次聚类 电影评分的k均值聚类 层次聚类

基于地图的视觉本地化 基于地图的视觉本地化的通用框架。 它包含了 支持传统功能或深度学习功能的地图生成。 视觉（点或线）地图中的Hierarchical-Localizationvisual。 具有IMU，车轮Odom和GPS传感器的融合框架。 我将发布一些相关论文，并在基于地图的视觉本地化中介绍工作。 我想介绍会先用中文写。 因此，快来了，让我们开始吧。 随缘持续更新中!! 2020.09.19添加了微小贡献的github repo链接 2020.09.19添加了第五章的部分内容 2020.09.04添加文章结构 [目录] 基于地图的视觉定位 根据已知地图的视觉定位是一个比较大的问题，基本上会涉及到slam系统，重定位，图像检索，特征点提取及匹配，多传感器融合领域。 0.写在前面 作者：钟心亮 在写本文之前，我想先简单的总结一下历年用的比较多的slam系统，另外会提出一些开

分层潜在Dirichlet分配 分层潜在狄利克雷分配（hLDA）解决了从数据中学习主题层次结构的问题。 该模型依赖于称为嵌套中国餐厅过程的非参数先验，该过程允许任意大的分支因子，并可以轻松容纳不断增长的数据收集。 hLDA模型将此先验与基于潜在Dirichlet分配的分层变体的可能性相结合。 执行 是用于hLDA推断的Gibbs采样器，基于的实现，在nCRP树上具有固定的深度。 安装 只需使用pip install hlda即可安装该软件包。 可以在找到一个示例笔记本，该笔记本可以推断BBC Insight语料库上的层次结构主题。

Behavior Trees for Hierarchical RTS AI

语音带宽扩展的分层递归神经网络 论文代码： Ling Zhen-Hua Ling，Yang Ai，Yu Gu和Dai Li-Rong Dai，“使用分层递归神经网络进行语音带宽扩展的波形建模和生成”，关于音频，语音和语言处理的IEEE / ACM交易，第一卷。 26号5，第883-894页，2018年。 ./HRNN_HF是本文中HRNN系统的代码。 ./CHRNN_HF是本文中的CHRNN系统的代码。