使用集成卡尔曼滤波器学习神经网络权重
该存储库包含用于使用Ensemble Kalman滤波器学习神经网络权重的代码。 有三个主要实验：
与反向传播的比较： generate_comparison.py
精度阈值的影响： varying_r.py
从ENKF到反向传播的转换： varying_pretrain.py
每个文件都接受一组命令行参数，这些参数确定数据集，模型体系结构和ENKF超参数。 例如：
python generate_comparison.py --dataset=boston_housing --model=fcn --r=0.01 --initial_noise=0.03 --batch_size=16 --timesteps=25 --num_epochs=5 --num_particles=50
从命令行运行此命令，将使用指定的学习超参数，将波士顿房屋
2023-03-30 19:38:26
39KB
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YOLO检测，训练自己的模型必备的预训练权重文件~官网太难下载了。。。当时慢得我想哭，当然，程序跑起来的喜悦也是无与伦比的。
2023-03-26 01:26:26
144.37MB
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YOLOv5权重文件：S模型。yolov5系列将在2020年第2/3季度进行架构研究和开发，以提高性能。更新可能包括来自yolov4的CSP瓶颈，以及PANet或BiFPN head特性。
2023-03-24 19:06:48
111.54MB
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YOLOv5权重文件：S模型。yolov5系列将在2020年第2/3季度进行架构研究和开发，以提高性能。更新可能包括来自yolov4的CSP瓶颈，以及PANet或BiFPN head特性。
2023-03-24 18:53:13
84.79MB
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解压后将文件内容复制到python的\Lib\site-packages\pix2tex\model\checkpoints目录即可
2023-03-14 13:19:15
107.42MB
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使用 CSO 的 ANN 权重优化比梯度下降方法具有更好的达到全局最小值的能力。 该软件包旨在预测特定提前期的海面温度异常 (SSTA) 时间序列。 比较了使用 CSO 和梯度下降法预测 SSTA 的结果，发现 CSO 使均方根误差提高了 20% 到 40%。
2023-03-09 11:23:00
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