一个经典的LSTM教程，以图形化方式开始，从RNN开始，逐步引入Cell的思想和各种门的思想。 Humans don’t start their thinking from scratch every second. As you read this essay, you understand each word based on your understanding of previous words. You don’t throw everything away and start thinking from scratch again. Your thoughts have persistence. Traditional neural networks can’t do this, and it seems like a major shortcoming. For example, imagine you want to classify what kind of event is happening at every point in a movie. It’s unclear how a traditional neural network could use its reasoning about previous events in the film to inform later ones. Recurrent neural networks address this issue. They are networks with loops in them, allowing information to persist.

Juniper NETWORKS JUNOS基本操作 第一章 Juniper Juniper 公司及认证考试 1.1 Juniper Networks公司介绍 1.2 Juniper 与 Cisco Cisco 网络产品介绍及对比 1.3 Juniper JUNOS 方向认证 第二章 JUNOS软件介绍 2.1 JUNOS 高性能互联网操作系统 2.2 JUNOS 软件架构 2.3 M/T 系列路由器产品 2.4 JUNOS 软件命名规范 2.5 JUNOS 用户界面 2.6 JUNOS 软件 CLI .27 用户验证与授权 第三章 路由协议 3.1 路由表 3.2 转发表和路由实例 3.3 静态路由 3.4 路由策略 3.5 RIP 路由协议 3.6 OSPF路由协议 3.7 IS -IS 路由协议 3.8 BGP路由协议 第四章 JUNOS平台维护 4.1 路由器密码恢复 4.2 恢复出厂配置 4.3 JUNOS 软件升级 4.4 JUNOS 系统文件操作与管理 4.5 JUNOS 系统维护常用命令

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Feedforward Backpropagation Neural Networks（BP神经网络的Matlab程序），可通过运行test_example_NN.m实现对手写数字的训练学习

Communication Networks A Concise Introduction(2nd) 英文无水印原版pdf 第2版 pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox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 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书

张量流和pytorch中的变体自动编码器 TensorFlow和PyTorch中可变自动编码器的参考实现。 我建议使用PyTorch版本。 它包括一个更具表达性的变分族的例子，。 变分推断用于使模型适合二值化MNIST手写数字图像。 推理网络（编码器）用于分摊推理并在数据点之间共享参数。 可能性通过生成网络（解码器）进行参数化。 博客文章： ： 具有重要性采样的示例输出，用于估计Hugo Larochelle的Binary MNIST数据集上的边际可能性。 测试集为-97.10边缘可能性。 $ python train_variational_autoencoder_pytor

原文作者：Binh-Son Hua、Minh-Khoi Tran、Sai-Kit Yeung。 文章地址：https://arxiv.org/abs/1712.05245 github项目地址：https://github.com/scenenn/pointwise 在本文中，我们提出了一种用于3D点云的语义分割和目标识别的卷积神经网络。 我们网络的核心是逐点卷积，这是一种新的卷积算子，可以作用于点云的每个点。我们的全卷积网络设计实现起来惊人地简单，在语义分割和目标识别任务方面都可以提供具有竞争力的准确性。

Keras注意机制 Keras的多对一注意力机制。 通过pip安装 pip install attention 导入源代码 from attention import Attention # [...] m = Sequential ([ LSTM ( 128 , input_shape = ( seq_length , 1 ), return_sequences = True ), Attention (), # <--------- here. Dense ( 1 , activation = 'linear' ) ]) 例子 在运行示例之前，请先

此仓库仅实现GhostNet的演示代码。 请移至以获取更多详细信息。 幽灵网 此存储库提供了CVPR 2020论文Pytorch演示实现。 带有预训练模型的TensorFlow / PyTorch实现可在。 要求 该代码已在Python3 PyTorch 1.0+上进行了验证。 用法 用法示例： import torch from ghost_net import ghost_net model = ghost_net(width_mult=1.0) input = torch.randn(32,3,224,224) y = model(input) print(y) GhostNet简介 GhostNet：廉价运营带来的更多功能。 CVPR2020。 韩开，王云和，田琦，郭建元，徐春景，徐昌。 方法 表现 GhostNet击败了其他SOTA轻量级CNN，例如MobileNetV

A very good textbook for researchers working on the NN theory, yet if you just want to know what is NN, it perhaps is too much for you to digest!