论文笔记Literature Review of Deep Network Compression对应逻辑结构图，xmind软件可打开

基于方面的情感分析 给定句子中的某个方面字词，预测该方面字词的情感标签 该项目的所有详细信息都可以在找到 MemNet代码是

SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种游戏理论方法，用于解释任何机器学习模型的输出。 它使用博弈论中的经典Shapley值及其相关扩展将最佳信用分配与本地解释联系起来（详细信息和引文，请参见）。 安装 Shap可以从或 安装： pip install shap or conda install -c conda-forge shap TreeExplainer的树集成示例（XGBoost / LightGBM / CatBoost / scikit-learn / pyspark模型） 尽管SHAP可以解释任何机器学习模型的输出，但我们已经为树集成方法开发了一种高速精确算法（请参见）。 XGBoost ， LightGBM ， CatBoost ， scikit-learn和pyspark树模型支持快速的C ++实现： import xgboost import shap # load JS visualization code to notebook shap . initjs () # train XGBoost model X , y

机器学习工程师纳米学位 顶石项目 项目：预测库存移动方向 安装 此项目需要Python 3.6和已安装的以下Python库： 您还需要安装软件才能运行和执行 我们建议安装 ，这是一个预包装的Python发行版，其中包含该项目的大多数必需库和软件。 代码 该代码在Notebooks文件夹中提供。 由于大小限制，不包括CSV文件和Clfs文件夹（经过训练的分类器池）。 跑步 在终端或命令窗口中，导航到顶层项目目录Notebooks/ （包含此自述文件）并运行以下命令之一： ipython notebook {name of notebook file}.ipynb 或者 jupyter notebook {name of notebook file}.ipynb 这将在浏览器中打开iPython Notebook软件和项目文件。 数据 该数据集由Github上某个帖子的1分钟库存数据

人像卡通化（卡通照片） 中文版| 该项目为卡通肖像探索项目。您可使用微信扫描下方二维码或搜索“ AI卡通秀”小程序体验卡通化效果。 也可以前往我们的ai开放平台进行在线体验： ://ai.minivision.cn/#/coreability/cartoon 更新 2020.12.2 ：基于开源的paddlepaddle的项目 。 2020.12.1 ：增加onnx测试模型，详情请见 。 简介 人像卡通风格呈现的目标是，在保持原始图像ID信息和纹理细节的同时，将真实照片转换为卡通风格的非真实感图像。我们的思路是，从大量照片/卡通数据中习得照片到卡通一

深度股票表示学习-从烛台图到投资决策 滑梯 参考 厉害的家伙： :

1. Abstract 协同注意力机制在最近几年广泛用于 VQA 领域，以往的协同注意力多是先计算各模态的注意力分布信息，再建立不同模态间的相关性，这样忽略了模态内的相关性。本篇论文在 Self-Attention 机制的基础上，应用 Transformer 设计 MCA 模块，通过级联的方式搭建深层模块化网络 MCAN 2. Model 2.1 MCA Self-Attention (SA) 用于发掘模块内的关系，Guided-Attention (GA) 用于发掘模块间的关联，模块的设计遵循 Transformer 一文中的 scaled dot-product attention 模块

IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS & TUTORIALS, VOL. 21, NO. 4, FOURTH QUARTER 2019 Nguyen Cong Luong , Dinh Thai Hoang , Member, IEEE, Shimin Gong , Member, IEEE, Dusit Niyato , Fellow, IEEE,PingWang , Senior Member, IEEE, Ying-Chang Liang , Fellow, IEEE, and Dong In Kim , Fellow, IEEE

很棒的蒙特卡洛树搜索论文。 ⠀ ⠀⠀ 蒙特卡罗树搜索论文的精选列表，其中包含来自以下会议/期刊的实现： 机器学习 计算机视觉 自然语言处理 数据 人工智能 UAI 机器人RAS 游戏CIG 关于图分类、梯度提升、分类/回归树、欺诈检测和社区检测论文的类似集合以及实现。 2021年 学习停止：动态模拟蒙特卡罗树搜索（AAAI 2021） Li-Cheng Lan, Ti-Rong Wu, I-Chen Wu, Cho-Jui Hsieh [纸] Dec-SGTS：多代理协调的分散子目标树搜索（AAAI 2021） 李明龙、蔡忠轩、杨文静、吴丽霞、徐颖慧、王季 [纸] 改进的 POMDP 树搜索规划与优先行动分支 (AAAI 2021) 约翰·默恩、阿尼尔·耶尔迪兹、劳伦斯·布什、Tapan Mukerji、Mykel J. Kochenderfer [纸]

使用CNN进行面部表情识别：使用CNN和Keras和Tensorflow创建的面部表情识别模型