MIT 学习神经网络经典书籍 Like the first edition, which it replaces, this volume is inspired by two great questions: “How does the brain work?” and “How can we build intelligent machines?” As in the first edition, the heart of the book is a set of close to 300 articles in Part III which cover the whole spectrum of Brain Theory and Neural Networks.

Long Short-Term Memory Networks With Python.zip 使用 Python 的长短期记忆网络 课程代码 Code

Pytorch-图像分类 使用pytorch进行图像分类的简单演示。 在这里，我们使用包含43956 张图像的自定义数据集，属于11 个类别进行训练（和验证）。 此外，我们比较了三种不同的训练方法。 从头开始培训，微调的convnet和convnet为特征提取，用预训练pytorch模型的帮助。 使用的模型包括： VGG11、Resnet18 和 MobilenetV2 。 依赖关系 Python3，Scikit学习 Pytorch, PIL Torchsummary，Tensorboard pip install torchsummary # keras-summary pip install tensorboard # tensoflow-logging 注意：在训练之前将库更新到最新版本。 怎么跑 下载并提取训练数据集： 运行以下脚本进行训练和/或测试 python t

计算机网络computer network（ANDREW S. TANENBAUM著）第4版习题答案，中文的。

讽刺检测 讽刺是口头讽刺的一种形式，旨在表达蔑视或嘲笑。 嘲讽依靠说话者和听众之间的共同知识，需要机智才能理解和产生机智。 在日常互动中，我们使用手势和模拟，语调和韵律来暗示讽刺意向。 由于我们无法获得此类副语言提示，因此检测书面文本中的讽刺是一项艰巨的任务。 我研究了多种方法来检测推文中的讽刺，这些方法使用传统的机器学习（离散特征上的SVM和Logistic回归器）和深度学习模型（CNN，LSTM，GRU，双向LSTM和基于注意力的LSTM）进行评估，并在4不同的Twitter数据集（ 详细信息）。 该研究项目的完成是部分满足了曼彻斯特大学计算机科学理学学士学位的要求，并且在我的导师和导

人类跌倒检测 我们通过支持多相机和多人跟踪以及长时记忆（LSTM）神经网络来预测两个类别，从而增加了人体姿势估计（openpifpaf库），以预测两个类别：“跌倒”或“不跌倒”。 从这些姿势中，我们提取了LSTM分类器处理的五个时空特征。 设置 pip install -r requirements.txt 用法 python3 fall_detector.py 争论 描述 默认 num_cams 要处理的摄像机/视频数量 1个 视频 视频文件的路径（无从摄像机捕获实时视频的路径） 对于单个视频跌倒检测（-​​-num_cams = 1），将视频另存为abc.xyz并设置--video = abc.xyz 对于2个视频跌落检测（--num_cams = 2），将您的视频另存为abc1.xyz和abc2.xyz并设置--video = abc.xyz 没有任何 save_output

用于真实图像超分辨率的深循环生成对抗性残差卷积网络（SRResCycGAN） 网络的官方PyTorch实现，如论文。 这项工作以高x4放大系数参加了挑战赛道3。 抽象的 最近基于深度学习的单图像超分辨率（SISR）方法主要是在干净的数据域中训练其模型，其中低分辨率（LR）和高分辨率（HR）图像来自无噪声设置（相同域）到双三次降采样假设。 但是，这种降级过程在实际环境中不可用。 我们考虑到深度循环网络结构，以保持LR和HR数据分布之间的域一致性，这是受CycleGAN在图像到图像翻译应用程序中最近成功的启发。 通过以端对端方式从LR到HR域转换的生成对抗网络（GAN）框架进行训练，我们提出了超分辨率残留循环生成对抗网络（SRResCycGAN）。 我们在定量和定性实验中证明了我们提出的方法，该方法很好地推广到了真实图像的超分辨率，并且很容易部署到移动/嵌入式设备中。 此外，我们在AIM 2

神经网络：可定制的深度神经网络的简单实现

zn 指针生成网络，中文数据集下生成摘要, 详情 改动的地方 原论文的指针生成网络，对于正文和摘要的特征抽取是采用单层(双向）的LSTM进行抽取的，我将其变为Bert的embedding的结构。模型的整体框架没有变动，但是工程上的处理进行了微调。（并非使用了Bert） 中文数据： 250万篇新闻( 原始数据9G，压缩文件3.6G；新闻内容跨度：2014-2016年) 或，密码:k265 tokenizer 新闻数据集的分词代码 new-point-generate-zh 指针生成网络在新闻数据集下的应用 运行 先是tokenizer python main.py --original_data_dir E:\0000_python\point-genge\point-generate\zh\data --tokenized_dir ./tokenized_single E:\0000_py

Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis.pdf Minghang Zhao, Shisheng Zhong, Xuyun Fu, Baoping Tang, and Michael Pecht, Fellow Member, IEEE