Python聊天机器人 基于检索的聊天机器人

讽刺检测 讽刺是口头讽刺的一种形式，旨在表达蔑视或嘲笑。 嘲讽依靠说话者和听众之间的共同知识，需要机智才能理解和产生机智。 在日常互动中，我们使用手势和模拟，语调和韵律来暗示讽刺意向。 由于我们无法获得此类副语言提示，因此检测书面文本中的讽刺是一项艰巨的任务。 我研究了多种方法来检测推文中的讽刺，这些方法使用传统的机器学习（离散特征上的SVM和Logistic回归器）和深度学习模型（CNN，LSTM，GRU，双向LSTM和基于注意力的LSTM）进行评估，并在4不同的Twitter数据集（ 详细信息）。 该研究项目的完成是部分满足了曼彻斯特大学计算机科学理学学士学位的要求，并且在我的导师和导

人类跌倒检测 我们通过支持多相机和多人跟踪以及长时记忆（LSTM）神经网络来预测两个类别，从而增加了人体姿势估计（openpifpaf库），以预测两个类别：“跌倒”或“不跌倒”。 从这些姿势中，我们提取了LSTM分类器处理的五个时空特征。 设置 pip install -r requirements.txt 用法 python3 fall_detector.py 争论 描述 默认 num_cams 要处理的摄像机/视频数量 1个 视频 视频文件的路径（无从摄像机捕获实时视频的路径） 对于单个视频跌倒检测（-​​-num_cams = 1），将视频另存为abc.xyz并设置--video = abc.xyz 对于2个视频跌落检测（--num_cams = 2），将您的视频另存为abc1.xyz和abc2.xyz并设置--video = abc.xyz 没有任何 save_output

An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

点网 PyTorch实现的“ PointNet：针对3D分类和分段的点集深度学习” 中型文章详细说明了实现的关键点。 分类数据集 此代码在数据集上实现对象分类。 与原始论文一样，我们根据当前面的面积在对象表面上采样1024个点。 然后，将对象归一化为单位球并添加高斯噪声。 这是代表椅子的神经网络的输入示例： 您可以通过以下下载数据集 分类表现 等级（精度） 全面的 浴缸 床 椅子 桌子 梳妆台 监视器 床头柜 沙发 桌子 洗手间 ModelNet10 82.0％ 93.4％ 92.0％ 97.2％ 81.5％ 71.0％ 89.4％ 56.0％ 86.9％ 93.4％ 95.9％ 预训练模型可用 用法 最好的第一个选择是在Google Colab中使用注释和可视化效果/nbs/PointNetClass.ipynb运行笔记本。 第二个选项是在本地计算机上克

PyTorch图像模型，脚本，预训练权重-（SE）ResNet / ResNeXT，DPN，EfficientNet，MixNet，MobileNet-V3 / V2 / V1，MNASNet，单路径NAS，FBNet等更多PyTorch图像模型等2020年11月11日，变更组合：DenseNet模型已更新，其中包括从Torchvision中提高了内存效率（修复了错误），模糊池和深茎添加，增加了VoVNet V1和V2模型，将39 V2变体（ese_vovnet_39b）训练为79.3 top-1激活工厂以及新的激活：选择在模型创建时执行操作，以便在使用与添加了脚本或跟踪（ONNX导出）hard_mish（实验性）兼容的激活时更加灵活

神经网络：可定制的深度神经网络的简单实现

CatDCGAN :cat_face:‍:laptop: 生成Cat图片的DGAN Cat DCGAN是深度卷积生成对抗网络（DCGAN） ，可生成猫的图片 这是一个开源项目 本教程 :page_with_curl: 如果您想自己实现它并了解它是如何工作的，请阅读我在FreeCodeCamp上的文章 链接 :link: :globe_with_meridians: ： : 如果您有任何疑问，请随时问我： :e-mail: ： GitHub： : :globe_with_meridians: ： : 推特： 在这一部分中，我们将实现DCGAN。 我们的架构： 入门 :memo: 在此处下载数据集： : //www.kaggle.com/crawford/cat-dataset 下载模型检查点： https : //drive.google.com/drive/folders/1zdZZ91fjOUiOsIdAQKZkUTATXzqy7hiz?usp=sharing 键入sh start.sh它将处理提取，移除异常值，规

KERAS-DCGAN 具有（awesome） 库的实现，用于通过深度学习生成人工图像。 这将在真实图像上训练两个对抗性深度学习模型，以产生看起来真实的人工图像。 生成器模型尝试生成看起来真实的图像，并从鉴别器中获得高分。 鉴别器模型试图区分生成器的真实图像和人工图像。 这假设theano排序。 您仍然可以通过在〜/ .keras / keras.json中设置“ image_dim_ordering”：“ th”与tensorflow一起使用（尽管这样做会更慢）。 用法 训练： python dcgan.py --mode train --batch_size <batch_si

介绍 我们发布了用于在UCF101上微调I3D模型的完整代码（包括培训阶段和测试阶段）。 I3D论文： 。 有关I3D的模型和详细信息，也请参考i3d。 先决条件 软件 Ubuntu 16.04.3 LTS Python 2.7 CUDA8 CuDNN v6 Tensorflow 1.4.1 硬件 GTX 1080 Ti 怎么跑 1.克隆此仓库 git clone https://github.com/USTC-Video-Understanding/I3D_Finetune 2.下载动力学预训练的I3D模型 为了在UCF101上微调I3D网络，您必须在下载DeepMind提供的Kinetics预训练I3D模型。 具体来说，下载repo并将data/checkpoints文件夹放入我们的I3D_Finetune回购的data I3D_Finetune ： git clone ht