StellarGraph机器学习库 StellarGraph是一个Python库，用于在上进行机器学习。 目录 介绍 StellarGraph库提供了用于的最新算法，可轻松发现模式并回答有关图结构数据的问题。 它可以解决许多机器学习任务： 节点和边缘的表示学习，用于可视化和各种下游机器学习任务； 或边的； 整个图的分类； 链接预测； [8]。 图结构化数据将实体表示为节点（或顶点），并将它们之间的关系表示为边（或链接），并且可以将与其中任一实体关联的数据表示为属性。 例如，一个图可以包含人作为节点，而人与人之间的友谊则作为链接，以及诸如人的年龄和建立友谊的日期之类的数据。 StellarGraph支持多种图形的分析： 同构的（具有一种类型的节点和链接）， 异构的（具有不止一种类型的节点和/或链接） 知识图（具有数千种边类型的极端异构图） 有或没有与节点关联的数据的图 边缘权重的图形 StellarGraph建立在及其Keras以及和。 因此，它是用户友好的，模块化的和可扩展的。 它可以与构建在这些基础之上的代码（例如标准Keras层和流畅地互操作，因此可以轻松扩展S

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乐队 关于 Orchestra是一种乐谱读取器（光学音乐识别（ OMR ）系统），可将乐谱转换为机器可读版本。 这个怎么运作 我们处理输入表并获取结果的步骤清单 1.消除噪音 2.二值化 3.撤职人员 4.切开的水桶 5.分割与检测 6.认可 切割1 [\ meter <“ 4/4”> d1 / 4 e1 / 32 e2 / 2 e1 / 8 e1 / 16 e1 / 32 {e1 / 4，g1 / 4} e1 / 4 e1 / 8 c1 / 8 g1 / 32 c1 / 16 e1 / 32] 切割2 [\ meter <“ 4/4”> {e1 / 4，g1 / 4，b1 / 4} a1 / 8 d1 / 8 c1 / 16 g1 / 16 d1 / 16 e1 / 16 c2 / 16 g2 / 16 d2 / 16 e2 / 16 {f1 / 4，g1 / 4

Machine Learning Refined 英文无水印pdf pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除

Machine learning methods extract value from vast data sets quickly and with modest resources. They are established tools in a wide range of industrial applications, including search engines, DNA sequencing, stock market analysis, and robot locomotion, and their use is spreading rapidly. People who know the methods have their choice of rewarding jobs. This hands-on text opens these opportunities to computer science students with modest mathematical backgrounds. It is designed for final-year undergraduates and master's students with limited background in linear algebra and calculus. Comprehensive and coherent, it develops everything from basic reasoning to advanced techniques within the framework of graphical models. Students learn more than a menu of techniques, they develop analytical and problem-solving skills that equip them for the real world. Numerous examples and exercises, both computer based and theoretical, are included in every chapter. Resources for students and instructors, including a MATLAB toolbox, are available online.

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RL图 用于深度强化学习的模块化计算图。 RLgraph是一个在研究和实践中快速原型化，定义和执行强化学习算法的框架。 RLgraph与大多数其他库不同，因为它可以支持TensorFlow（或通常的静态图），也可以通过单个组件接口支持急切/按运行定义执行（PyTorch）。 您还可以在此处找到介绍性博文： 。 RLgraph公开了使用代理的良好定义的API，并提供了用于测试和组装机器学习模型的新颖组件概念。 通过分离图定义，编译和执行，无需修改代理定义即可访问多个分布式后端和设备执行策略。 这意味着它特别适合从应用用例原型到大规模分布式培训的平稳过渡。 版本0.4.0中RLgraph的

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快乐变形金刚 Happy Transformer是基于构建的软件包，可轻松利用最新的NLP模型。 目录 新闻： 2021年1月12日 即将推出2.0.0版！ 我们从头开始完全重新设计了Happy Transformer。 新的功能： 问答训练 多标签文字分类训练 文本分类的单一预测 不推荐使用的功能： 掩蔽词预测训练 具有多个遮罩的遮罩字预测 重大更改： 一切 Happy Transformer已经过重新设计，以提高可伸缩性。 现在，添加新模型和功能比以往任何时候都容易，并且我们鼓励您创建PR来为该项目做出贡献。 2020年11月23日 上个月，Happy Transformer在名

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