CNNs-CHB-MIT 该项目是关于将CNN应用于来自CHB-MIT的EEG数据以预测癫痫发作。 这是UNIVERSITA DI CAMERINO分配给计算机科学学士学位的小组项目。 该项目的目的是尝试复制论文中获得的结果： 该算法包括创建数据的频谱图，然后将它们与CNN模型一起使用以预测癫痫发作。 有关更多信息，请参见和 。 这两个文件分别是意大利语的作品介绍和关系。 入门 先决条件 在该项目中，anaconda用于管理软件包。 所需包装： keras 2.2.2 python 3.6.6 张量流1.10.0 matplotlib 麻木 pyedflib 科学的 为了评估网络，进行培训和测试，GPU用于快速评估。 通过使用CPU，训练时间比使用GPU慢得多。 GPU所需的软件包： 张量流 对于GPU的使用，此链接对于安装Ubuntu 18.04 LTS的所有驱

在解决一个任务时，我会选择加载预训练模型并逐步fine-tune。比如，分类任务中，优异的深度学习网络有很多。 ResNet, VGG, Xception等等… 并且这些模型参数已经在imagenet数据集中训练的很好了，可以直接拿过来用。 根据自己的任务，训练一下最后的分类层即可得到比较好的结果。此时，就需要“冻结”预训练模型的所有层，即这些层的权重永不会更新。 以Xception为例： 加载预训练模型： from tensorflow.python.keras.applications import Xception model = Sequential() model.add(Xcep

[YoLoV3目标检测实战] keras+yolov3训练自身的数据集 本文用keras版本的yolov3来训练人脸口罩数据集，从而完成一个简单的目标检测。 首先先上目标检测效果，准备好了吗？ go！go！go！ 看到 目标检测的效果之后，你心动了吗？心动不如行动，让我们放手去干！撸起袖子加油干！ 一、环境要求 Python： 3.7.4 Tensorflow-GPU 1.14.0 Keras: 2.2.4 古人云：“工欲善其事必先利其器”。 我们首先要搭建好GPU的环境。有了GPU的环境，才能跑得快！！！ 这里为了方便，就用anaconda的conda命令来搭建环境，执行以下几条命

一种用于关系三重提取的级联二进制标记框架 该存储库包含该论文的源代码和数据集：一种用于关系三重提取的新颖级联二进制标记框架。，，，袁田，。 ACL2020。 概述 提出的CasRel框架的核心是全新的观点，即我们将关系建模为将主体映射到对象的函数，而不是将关系视为实体对上的离散标签。更确切地说，我们不是学习关系分类器f（s，o）-> r，而是学习特定于关系的标记f_ {r}（s）-> o，每个标记都可以识别给定主题下的可能对象。一个特定的关系。在这种框架下，关系三重提取是一个分为两个步骤的过程：首先，我们确定句子中所有可能的主语；然后针对每个主题，我们应用特定于关系的标记器来同时识别所有可能的关系和相应的对象。 要求 此仓库已在Python 3.7和Keras 2.2.4上进行了测试。主要要求是： tqdm 编解码器 凯拉斯伯特= 0.80.0 tensorflow-gpu = 1.

1. keras新版本中加入多GPU并行使用的函数 下面程序段即可实现一个或多个GPU加速： 注意：使用多GPU加速时，Keras版本必须是Keras2.0.9以上版本 from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model #导入keras多GPU函数 import VGG19 #导入已经写好的函数模型，例如VGG19 if G <= 1: print("[INFO] training with 1 GPU...") model = VGG19（） # otherwise, we are compiling using m

1、run_cnews_classifier.py 原生bert实现的文本分类 原文链接： 2、run_tnews_classifier.py 基于keras_bert实现的文本分类 原文链接： 3、run_lcqmc_similarity.py 基于bert4keras实现的文本相似度计算 原文链接： 4、run_kashgari_classifier.py 基于kashgari实现的文本分类 原文链接： 5、run_ChineseDailyNerCorpus.py 基于kashgari + bert/albert实现的ner 原文链接： 6、Bert_Train.py 基于bert训练模型，并保存为pb格式 原文链接： 7、Bert_Predict.py requests调用tf serving中的bert模型 原文链接： 8、fastbert.py 基于fastbert实现文本分类

使用深度卷积网络的单导ECG信号采集和分类 使用深度学习的单导联心电信号采集和心律不齐分类 团队成员： ， ， 该项目包含两个部分， 心电信号捕获 心律失常分类所获得的心电图信号。 档案 ：此文件夹包含用于训练和测试深度学习算法的所有文件，并且此代码将用于对所采集的信号进行分类。 此文件夹中的代码是由Awni等人的出色团队StanfordML Group开发的。 我刚刚对其进行了修改，以与python3配合使用，并做了其他一些改动，以方便使用。 ：用于四阶陷波滤波器的Aurdino代码，在计算机中显示ECG信号，计算瞬时BPM等。 （尚未测试）：通过从串行监测器读取内容自动将获取的ECG信号创建文件，并将其转换为所需格式并进行分类的代码。 ：Json文件，指定获取信号的已保存.mat文件的路径。 请根据您当前的工作目录更改此Json文件中的.mat文件的路径以进行测试 依存关系 关于ECG信号捕获：滤波器，放大器，其电路及其值 心电图（ECG）是使用放置在皮肤上的电极记录的心脏电活动的曲线图（电压与时间的关系图）。 这些电极检测到微小的电变化，这些电变化是在每个

涵盖此存储库中代码的详细教程： 该网络分为四个部分，并逐渐变得更加复杂。 第一部分是了解网络核心部分的最低要求。 它用于为一张图像着色。 一旦有了一些实验，我发现添加剩余的80％的网络变得更加容易。 在第二阶段（测试版）中，我开始使培训流程自动化。 在完整版中，我添加了预训练分类器的功能。 GAN版本不在本教程中。 这是一个实验版本，使用了一些新兴的图像着色最佳实践。 :popcorn: 注意：以下显示图像是精心挑选的。 大部分图像大部分是黑白图像，或浅褐色。 狭窄而简单的数据集通常会产生更好的结果。 安装 pip install keras tensorflow pillow h5py jupyter scikit-image git clone https://github.com/emilwallner/Coloring-greyscale-images cd Coloring-greyscale-images/ jupyter notebook 去做所需的笔记本，以“ .ipynb”结尾的文件。 要运行模型，请转到菜单，然后单击“单元格”>“全部运行” 对于GAN版本，

代码与我的一篇介绍命令行参数的博客相呼应，包含了两个数据集以及几个py文件

Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow(2nd edition)