受成分限制的基于注意力的网络(CrabNet) 该软件包实现了成分受限的基于注意力的网络( CrabNet ),该网络仅采用成分信息来预测材料特性。 目录 如何引用 安装 复制出版物结果 使用CrabNet或DenseNet训练或预测材料属性 如何引用 如果要使用CrabNet请引用以下工作: (insert BibTeX citation) 安装 此代码使用PyTorch创建神经网络模型。 为了进行快速的模型训练和推理,建议您使用带有最新驱动程序的NVIDIA GPU。 Windows用户应该可以按照以下步骤通过Anaconda安装所有必需的Python软件包。 Linux用户还需要
2022-11-17 21:06:16 188.35MB machine-learning scikit-learn pytorch transformer
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学习-ffmpeg 一组教程,演示如何基于 FFmpeg 编写视频播放器。 依赖库 ffmpeg - libav* SDL 1.2 文档 回购
2022-11-17 20:27:03 3.26MB C
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信息网 通过提出的MIRNet架构的Tensorflow实现,。 Lanuch笔记本: Wandb日志: ://wandb.ai/19soumik-rakshit96/mirnet MIRNet的TFLite变体: : 。 Tensorflow Hub上的TFLite模型: ://tfhub.dev/sayakpaul/lite-model/mirnet-fixed/dr/1 。 MIRNet的Tensorflow JS变体: : 。 预先训练的体重 在128x128补丁程序上进行了训练: ://drive.google.com/file/d/1sUlRD5MTRKKGxtqyYDpTv7T3jOW6aVAL/view usp = sharing 已针对256x256补丁进行了培训: https ://drive.google.com/file/d/1sUlRD5MTR
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OpenSpiel:游戏中强化学习的框架 OpenSpiel是用于一般强化学习和游戏中搜索/计划研究的环境和算法的集合。 OpenSpiel支持n玩家(单人和多人)零和,合作和一般和,单发和顺序,严格的回合和同时移动,完美和不完美的信息游戏,以及传统的多人环境例如(部分和完全可观察的)网格世界和社会困境。 OpenSpiel还包括用于分析学习动态和其他常见评估指标的工具。 游戏被表示为程序扩展形式的游戏,具有一些自然的扩展。 核心API和游戏以C ++实现,并公开给Python。 算法和工具都是用C ++和Python编写的。 swift子目录中还有一个纯Swift分支。 要在Google Colaboratory中尝试OpenSpiel,请参考open_spiel/colabs子目录或从开始。 指数 请在以下选项中选择: 有关核心概念,形式主义和术语的较长介绍,包括算法概述和一些结果,请参阅《 。 有关OpenSpiel的概述以及核心API的示例用法,请参见教程演示幻灯片: 。 如果您在研究中使用OpenSpiel,请使用以下BibTeX引用该论文: @article{
2022-11-17 15:56:03 2.97MB python swift games reinforcement-learning
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Python数据科学:Python数据科学拥有位于http://youtube.comtheengineeringworld上的YouTube课程的所有数据集和jupyter笔记本文件,名称为“ Python数据科学课程”。
2022-11-17 10:37:57 1.83MB python data-science data machine-learning
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详细说明DL4J作为Java深度学习接口的特点以及使用方法,包括构建不同神经网络类型比如卷积,循环,前馈,以及从训练集构建到模型评估的全流程手把手教学
2022-11-16 21:34:30 4.82MB 深度学习 Java DL4J 神经网络
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人脸识别 本项目代表对面部投影技术(PCA,ICA和LDA)的比较分析,旨在比较使用公平意识训练对这些模型的性能影响的程度。 该技术在FERET图像数据集的两个450图像子集上进行了测试,一个旨在保留美国人口的种族构成(70%的白种人,20%的非洲人,10%的东南亚人),而其他人的种族背景分布均匀(33%的白人,33%的非洲人,33%的东南亚人)。 这两个数据集每个类(人)都包含两个图像,旨在模拟法律规范应用,其中每个人的可用图像数量预计会很少。 培训方法基于[1]中使用的方法。 首先通过均值减法和标准化对训练图像进行预处理。 然后执行PCA,得到一个180维子空间(450的40%),该子空间在受人口影响的数据中分别保留99.66%的信息,在公平意识的数据中分别保留99.68%的信息。 然后将这些预测用作ICA和LDA的输入数据。 生成的空间用于投影以前看不见的图像,并通过将它们与同一个
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目前,机器学习中的K近邻(KNN)分类算法和支持向量机(SVM)算法被认为是处理文本分类的最好方法。但KNN分类算法有以下的缺陷: KNN是基于近邻度量的一种模式分类算法,它高度依赖于数据间的相似度度量,简单的欧式距离在实际应用时,由于不考虑不同维度之间对分类的影响以及输入数据数据维数高的问题,往往不能取得良好的分类效果。 KNN 分类算法虽然可以一定情况下克服数据偏斜带来的分类误差,但是这也是造成它对样本密度分布敏感的主要原因,当类间密度高度分布不均时,分类效果会有较大的影响。
2022-11-16 09:20:26 2.09MB metric
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健身搏击 使用OpenAI环境工具包的战舰环境。 基本 制作并初始化环境: import gym import gym_battleship env = gym.make('battleship-v0') env.reset() 获取动作空间和观察空间: ACTION_SPACE = env.action_space.n OBSERVATION_SPACE = env.observation_space.shape[0] 运行一个随机代理: for i in range(10): env.step(env.action_space.sample()) 观察隐藏的游戏状态: print(env.board_generated) 有效动作 有两种输入动作的方法。 第一种方法是按原样输入元组: env = gym.make('battleship-v0') env.reset(
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Machine learning for predicting properties of porous media from
2022-11-14 13:32:27 3.13MB 深度学习 卷积神经网络 岩石图像
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