Application of FPGA to Real‐Time Machine Learning Hardware Reservoir Computers and Software Image Processing 英文无水印原版pdf 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

这项工作介绍了 [1] 中提出的 LCI-ELM 的新改进。 新的贡献集中在训练模型对更高维度的“时变”数据的适应性上。 使用C-MAPSS数据集对提出的算法进行了研究[2]。 PSO[3] 和 R-ELM[4] 训练规则被整合到了这个任务中。 拟议算法和用户指南的详细信息可在： https : //www.researchgate.net/publication/337945405_Dynamic_Adaptation_for_Length_Changeable_Weighted_Extreme_Learning_Machine [1] YX Wu、D. Liu 和 H. Jiang，“长度可变增量极限学习机”，J. Comput。 科学技术，卷。 32号3，第 630-643 页，2017 年。 [2] A. Saxena、M. Ieee、K. Goebel、D. Simon 和

Kaggle-EEG：使用机器学习从EEG数据中预测癫痫发作。 KaggleUni墨尔本癫痫发作预测比赛第三名

Enigma 1.xx - 3.xx Virtual Machine Unpacker v1.0.rar

《机器阅读理解：算法与实践》代码 这个代码库提供《机器阅读理解：算法与实践》一书中所有的代码示例。 所有程序基于Python 3。所需要的库文件在requirements.txt中指明。 pip install -r requirements.txt 代码按照章节放置在各个文件夹中。每个程序均可以单独运行，例如: python Chapter_3/3.1.2_CNN_Pooling.py 第六章预训练模型的代码需要安装的大规模模型和代码库均在程序注释中指明。 第七章SDNet的代码统一放置在. 本书的勘误信息在Errata.md中。 更多问题请联系作者朱晨光，邮箱.

描述 该存储库包含一个允许运行流式Web应用程序的docker映像。 它可用于测试应用程序和/或部署到云服务，例如Google Cloud，Heroku，Amazon AWS 运行Docker容器 只需输入以下命令即可运行您的应用程序 docker run -ti --rm aminehy/docker-streamlit-app:latest 当地发展 将工作文件夹安装在容器中 docker run -ti --rm -v $(pwd):/app aminehy/docker-streamlit-app:latest 如果您的主文件名与main.py不同（例如app.py ） docker

:basketball: 通过机器学习分析篮球射击和投篮姿势！ 这是一个基于对象检测概念的人工智能应用程序。 通过挖掘从物体检测收集的数据来分析篮球投篮。 我们可以通过简单地将文件上传到Web App或向API提交POST请求来获得结果。 请检查以下。 还有更多功能！ 随时关注。 用于拍摄姿势分析的所有数据都是通过实施计算的。 请注意，这是仅用于非商业研究的实现。 请阅读，该与。 如果您对人体姿态估计的概念感兴趣，我已经写了OpenPose 。 看看这个！ 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行的项目的副本。 取得副本 只需运行git clone命令即可获得该项目的副本。 git clone https://github.com/chonyy/AI-basketball-analysis.git 先决条件 在运行项目之前，我们必须从requirements.txt安装所有依赖项 pip install -r requirements.txt 请注意，您需要具有正确CUDA设置的GPU才能运行视频分析，因为需要CUDA设备才能运行OpenPose。 代管 最后，使用一个命令将

pro_gan_pytorch 包包含 ProGAN 的实现。 论文题为“渐进式增长的 GAN 以提高质量、稳定性和变化”。 链接 -> 训练示例 -> :star: [新] 预训练模型： 请找下预训练模型saved_models/在目录 :star: [新]演示： 存储库现在在samples/目录下包含一个潜在空间插值动画演示。 只需从上面提到的 drive_link 下载所有预训练的权重，并将它们放在demo.py脚本旁边的samples/目录中。 请注意，在demo.py脚本的开头有一些demo.py参数，以便您可以使用它。 该演示加载随机点的图像，然后在它们之间进行线性插值以生成平滑的动画。 你需要有一个好的 GPU（至少 GTX 1070）才能在演示中看到强大的 FPS。 然而，可以优化演示以并行生成图像（目前它是完全顺序的）。 为了在 Generator 中加载权重，该过程是 P

CuRL-针对目标机器人控制的课程强化学习 我的MEng在计算（人工智能）最终项目中的代码档案，报告- 。 该项目的主要成果是CuRL-一种用于培训政策以完成面向目标的机器人任务的方法，而最新的深度强化学习则很难解决这些问题。 通过使用简单任务的课程表，我们逐步指导一项政策，使其能够完成所需的完整任务。 上图有助于说明该方法。 我们的目标是训练机器人在避开墙壁的情况下到达目标球体。 从头开始使用强化学习的最新方法将很难学会克服困难。 在项目报告中对此进行了更详细的说明。 通过课程强化学习，我们最初会移除墙壁，并且机器人可以学习沿红色轨迹移动。 通过顺序添加墙的“部分”（用彩色同心圆表示），我们可以指导策略，以便机器人学习遵循所需的绿色轨迹。 本文介绍的最终方法及其早期版本需要对RL算法的基线实现进行重大更改，尤其是为了支持残余策略培训。 我希望这里提供的代码可以帮助其他从事类似项目

Machine_learning_project 对于runnig，您需要运行main.py文件的代码。 该文件使用了我编写的类之一。 此类位于\ ML_FAB_Classes \ NN_Prep.py。 该课程进行神经网络训练。 main.py由5个部分组成，每个部分将在下文中详细说明 第1部分：导入库它导入所需的库以及我为神经网络培训编写的类 第2部分：加载数据对象本节从xdf文件加载数据并将其转换为熊猫数据帧格式 第3部分：数据初始化本节消除了数据中的噪音，并对谨慎的功能进行了热编码器操作 第4部分：ML规范化本节规范功能和连续标签 第5部分：训练本部分训练神经网络并获得训练后的模型 第6部分：结果和图本节显示了基于所有可用数据（包括训练和测试数据）的模型有多少错误，还绘制了所有可用数据的标签并将其与来自训练模型的预测标签进行比较