MVCNN-PyTorch Multi-View CNN built on ResNet/AlexNet to classify 3D objects A PyTorch implementation of MVCNN using ResNet, inspired by the paper by . MVCNN uses multiple 2D images of 3D objects to classify them. You can use the provided dataset or create your own. Also check out my implementation whitch outperforms MVCNN (Under construction). Dependencies torch torchvision numpy tensorflow (for

使用自动编码器神经网络检测恶意URL 该存储库包含使用自动编码器神经网络检测恶意URL的代码源。 中提供了有关其工作原理的文章。 要构建和测试模型，可以运行： $ python train_and_test_urls_autoencoder.py 如果您想生成新的丰富数据，可以运行： $ python enrich_urls_data.py

个人笔记对模型数学上的解读部分很大程度上受到这篇博客的启发与参考 Notation T=S∪QT=S \cup QT=S∪Q,support set and query set, support set SSS in each episode serves as the labeled training set xix_ixi​ and yi∈{C1,…,CN}=CT⊂Cy_i \in \{C_1,…,C_N\}=C_T \subset Cyi​∈{C1​,…,CN​}=CT​⊂C: iii th input data and its label, CCC is the set of all

神经网络与PyTorch实战 世界上第一本 PyTorch 1 纸质教程书籍 本书讲解神经网络设计与 PyTorch 应用。 全书分为三个部分。 第 1 章和第 2 章：厘清神经网络的概念关联，利用 PyTorch 搭建迷你 AlphaGo，使你初步了解神经网络和 PyTorch。 第 3～9 章：讲解基于 PyTorch 的科学计算和神经网络搭建，涵盖几乎所有 PyTorch 基础知识，涉及所有神经网络的常用结构，并通过 8 个例子使你完全掌握神经网络的原理和应用。 第 10 章和第 11 章：介绍生成对抗网络和增强学习，使你了解更多神经网络的实际用法。 在线阅读： 勘误列表： 本书中介绍的PyTorch的安装方法已过时。PyTorch安装方法（2020年12月更新）： Application of Neural Network and PyTorch The First Hard-co

GraphNeuralNetwork 《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》配套代码 关于勘误 由于作者水平有限，时间仓促，书中难免会有一些错误或不准确的地方，给读者朋友造成了困扰，表示抱歉。 仓库中提供了目前已经发现的一些问题的,在此向指正这些错误的读者朋友表示感谢。 在5.4节图滤波器的介绍中，存在一些描述错误和概念模糊的问题，可能给读者理解造成偏差，勘误中对相关问题进行了更正 环境依赖 python>=3.6 jupyter scipy numpy matplotlib torch>=1.2.0 Getting Start FAQ Cora数据集无法下载 Cora数据集地址是：。 仓库中提供了一份使用到的cora数据，可以分别将它放在 chapter5/cora/raw 或者 chapter7/cora/raw 目录下。 新代码直接使用本地数据.

matlab灰色关联度代码Matlab中模式识别的白内障分类器 利用Matlab中的模式识别神经网络将视网膜眼底彩色图像分类为各种类型的白内障。 对数据集图像进行预处理，以提取训练神经网络所需的特征。 首先将图像转换为绿色通道，以获得细节之间的最大对比度。 然后对这些图像进行上下帽子转换，然后进行对比度校正和滤波，以获得用于特征提取的最佳图像。 从每个图像的灰度共生矩阵中提取对比度，相关性，同质性和能量这四个特征。 总共处理了51张图像以进行特征提取和训练。 利用Matlab中的NPR工具箱将这些特征用于训练具有10个隐藏神经元的反向传播神经网络，并绘制混淆矩阵和ROC特性以分析训练后的神经网络的效率。 最终使用Matlab的GUIDE工具箱将该神经网络合并到图形用户界面中。 该应用程序能够将白内障的程度分为三类，即轻度，中度和严重。 PS：所有文件均为matlab代码文件说明：prefeat-用于图像预处理和特征提取的代码。 数据集-包含提取的特征矩阵和用于训练神经网络的目标矩阵。 Trainer-用于使用给定数据集训练神经网络的代码。 retinalCataractClassifi

matlab精度检验代码用MATLAB进行神经网络和深度学习 我是深度学习的初学者，我发现Michael Nielsen的在线电子书很棒！ 同时，我是具有10年经验的MATLABer 。 在这个项目中，我将重写Michael使用MATLAB在Python中所做的工作。 我这样做的一部分是摘录Michael的书，另一部分是让其他MATLAB用户阅读和欣赏本书。 档案内容 nnet.m ：对应于network.py nneto.m ： nnet.m的另一个矢量化版本，不对应于Michael的书中的任何代码。 但是迈克尔确实评论了与network.py进一步向量化有关的内容 test_nnet_MNIST.mlx ：这是包含实时输出的MATLAB实时脚本。 使用与迈克尔在书中说明的配置相同的配置。 即净尺寸[784、30、10]这大约需要600秒才能完成30个纪元 __NNET_MNIST_README_20190118.txt ： test_nnet_MNIST.mlx中显示的结果的可读版本。 请注意，它们来自不同的试验，因此不完全相同 test_nneto_MNIST.mlx ：再次运行

多步骤提前预测 该项目的目的是研究时空数据的多步提前预测中的两个方面： 动态模型与静态模型：我们将比较几种静态模型和动态模型的性能。 动态模型都具有递归神经网络作为其体系结构的一部分。 在这些模型中，先前时间步长中的时间序列值用于导出循环网络的“状态”。 然后，将循环网络的输出扩充到数据中的其他要素，以形成完整的要素集。 相反，在静态模型中，没有递归的体系结构，并且先前时间步长上的时间序列值直接增加到其他特征上。 数据拆分方法：我们将研究将数据拆分为训练和验证模型对测试数据性能的影响的不同方法的效果。 与其他情况相比，为时间序列数据形成验证集更具挑战性。 具体来说，许多机器学习任务可以看作是插值，其中训练和测试集中的特征范围是相似的。 另一方面，时间序列预测（特别是多步提前预测）是一项外推任务。 我们要提出的问题是，在形成验证集时应考虑到这一点。 我们将研究形成验证集的不同方法。 我

启用可审计自主性的神经回路政策 神经回路策略（NCPs）是基于LTC神经元和突触模型设计的稀疏循环神经网络，受到神经的神经系统的启发。 本页描述了NCP的Keras（TensorFlow 2.0软件包）参考实现。 有关论文的再现性材料，请参见。 安装 要求： Python 3.6 TensorFlow 2.0 （可选）PyTorch 1.7 pip install keras-ncp 2021年1月更新：添加了实验性PyTorch支持 随着keras-ncp 2.0版，添加了实验性PyTorch支持。 下面的文件夹和一个Colab笔记本中有一个有关如何使用PyTorch绑定的。 请注意，

快速的神经风格转换 Pytorch实现快速神经样式转换，结合3篇论文： ， 神奈川大浪 春天的街角 用法 火车 如果您只想快速预览一些预训练的样式，请跳过 下载COCO 2014数据集（），假设您放入~/Data/COCO/train2014 准备样式图像，例如assets/styles/bxphai.jpg 基础训练： python fnst/train.py --dataset ~/Data/COCO/ --style assets/styles/bxphai.jpg 如果您想调整超参数和批处理大小，时期等的数量。 python fnst/train.py --help 程式化 您可以自己训练或使用一些预先训练的样式： 神奈川大浪（ checkpoints/wave.pth ） 春天的街角checkpoints/dnson.pth Ngoc Son （ checkp