Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks.pdf

AdderNet：我们真的需要深度学习中的乘法吗？ 该代码是CVPR 2020论文的演示 我们提出加法器网络（AdderNets）来交换深度神经网络（尤其是卷积神经网络（CNN））中的大规模乘法运算，以更便宜的加法运算来减少计算成本。在AdderNets中，我们将滤波器和输入要素之间的L1范数距离作为输出响应。结果，在ImageNet数据集上使用ResNet-50，建议的AdderNets可以达到74.9％的Top-1精度91.7％的Top-5精度，而无需在卷积层上进行任何乘法。 更新：培训代码在6/28中发布。 运行python main.py以在CIFAR-10上进行训练。 更新：11月27日发布了有关AdderNet的Model Zoo。 CIFAR-10和CIFAR-100数据集的分类结果。 模型 方法 CIFAR-10 CIFAR-100 VGG-小 有线电视新闻网 94.

时间序列分类的深度学习 这是发表在“时间序列分类的深度学习：评论”的配套资料库，该也可以在。 数据 该项目中使用的数据来自两个来源： ，其中包含85个单变量时间序列数据集。 ，其中包含13个多元时间序列数据集。 码 代码划分如下： python文件包含运行实验所需的代码。 文件夹包含必要的功能，以读取数据集并可视化绘图。 文件夹包含9个python文件，每个文件针对本文测试的每个深度神经网络。 要在一个数据集上运行模型，应发出以下命令： python3 main.py TSC Coffee fcn _itr_8 这意味着我们将在Coffee数据集的单变量UCR存档上启动模型（有

神经网络后处理 使用卷积神经网络进行Unity的后处理。 使用pix2pix / GAN训练的CNN模型，快速的神经样式传递您可以离线创建样式并使用自己的数据训练网络，从而制作出NNPP！ 带有pix2pix或快速样式转移的培训师 Keras模型和Unity重量说明 受过快速神经风格转换训练： 这是运行时和培训的源代码。 预训练模型在AssetStore上 如何运行： 打开场景场景并运行！ 需求 Unity 2018.2+ 支持计算着色器（DX11 +，Vulkan，Metal） 参考

颜永红老师团队的声纹识别论文呢

本人之前一直在学习医学图像超分辨率重建，这是2016发表在CVPR上的少有的关于超分的文章，经过一段时间的学习制作了这个PPT，可以用来课程演示或者自己对超分重建的学习。

中文 | Chinese-number-gestures-recognition Chinese number gestures recognition app（数字手势识别APP，识别0-10） 基于卷积神经网络的数字手势识别APP（安卓） 1、项目简介 这是一个基于卷积神经网络的数字手势识别APP（安卓），主要功能为：通过手机摄像头识别做出的数字手势，能够识别数字0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 对应的手势。 Chinese-number-gestures-recognition项目下包含两块代码：1. DigitalGestureRecognition为安卓APP代码；2. digital_gesture_recognition为PC端处理数据及训练模型代码，编程语言为python。 开发环境： PC端：python3.6, TensorFlow-gp

狗品种分类器 在该项目中，首先，我实施了卷积神经网络，使用转移学习对狗的品种进行分类。 在转移学习中，我们使用的是经过预训练的网络，例如VGG-16，Resnet，Inception，Xception等。 目标 对狗的品种进行分类 依存关系 麻木 大熊猫 凯拉斯 球状 matplotlib cv2 斯克莱恩 tqdm 皮尔 我用jupyter笔记本来实现 信用 Udacity深度学习纳米学位

KGCN-火炬 这是 （ ）的Pytorch实现： 推荐系统的知识图卷积网络王宏伟，赵M，谢星，李文杰，郭敏仪。 在2019年网络会议论文集（WWW 2019）中 数据集 电影 电影的原始分级文件太大，无法包含在此仓库中。 首先对评级数据进行分类 $ wget http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-20m.zip $ unzip ml-20m.zip $ mv ml-20m/ratings.csv data/movie/ 音乐 没事做 其他数据集 如果要使用自己的数据集，则需要准备2个数据。 评分数据 每行应包含（user-item-rating） 在此回购中，它是pandas数据框结构。 （看看data_loader.py ） 知识图 每个三元组（头-关系尾）由知识图组成 在此仓库中，它是字典类型。 （看看data_

猫狗分类 牛津-IIIT宠物数据集。 问题在于对数据集中显示的每种动物进行分类。 第一步是对猫和猫之间的品种进行分类，然后对猫和猫的品种分别进行分类，最后将种族混合在一起进行分类，从而增加了问题的难度。 步骤1 获取数据集： bash utils / get_dataset.sh 第2步 预处理数据集： bash rul_all_preprocessing.sh 第三步 培训模型的创建： bash run_all_models.sh 第四步 要运行TensorBoard，请打开一个新终端并运行以下命令。 然后，在您的Web浏览器中打开 。 脚本/ 选择你的型号 张量板--logdir ='。/ logs'--port = 6006