DeepSpeech-pytorch 使用DeepSpeech模型的PyTorch中的端到端语音识别模型 怎么跑 首先，安装依赖项 # clone project git clone https://github.com/jiwidi/DeepSpeech-pytorch # install project cd DeepSpeech-pytorch pip install -e . pip install -r requirements.txt 准备运行！ 执行： python train . py #Will run with default parameters and donwload the datasets in the local directory Tensorboard日志将保存在runs/文件夹下 该模型 该模型是DeepSpeech 2的从在人的变化

使用Pytorch [WIP]进行情感分析 更新/注意：大家好，我不再使用此存储库了！ 请自行决定使用，因为我认为强烈建议您不要使用它。 实际上，这只是我在Pytorch首次推出时对其进行的测试。 由于我基本上是用TF编写代码，因此无法回答此存储库中的任何问题。 另外，大约一年多以前，我对此进行了编码。 谢谢！ 在SemEval 2014上使用RNN / GRU / LSTM进行基于方面的情感分析的Pytorch示例。 目前，我们实现了基线LSTM / RNN / GRU模型，该模型在最后一个输出上具有线性层，以及基于目标的情感分析（ABSA）的依赖于目标的TD-LSTM（Tang等，2015）模型。 序列从前面填充零，以便最后一个向量不为零。 我们使用keras pad序列将它们填充在prepare脚本中。 到目前为止，没有任何东西被掩盖，我们填充到最大长度。 有两种预测模式，即

这是Tabnet的pyTorch实现（Arik，SO，＆Pfister，T.（2019）。TabNet：专注于可解释的表格学习自述TabNet：专注于可解释的表格学习这是Tabnet的pyTorch实现（Arik，SO，＆Pfister，T. 。（2019）。TabNet：细心的可理解表格学习。arXiv预印本arXiv：1908.07442。）https://arxiv.org/pdf/1908.07442.pdf。任何问题？想要贡献？与我们交谈？您可以加入我们松弛安装易于安装您可以通过运行以下命令使用pip进行安装：pip install pytorch-tabnet源代码如果您想在ad中本地使用它

MakeGirlsMoe-Web 此包含的前端部分。 在本地机器上运行 您需要git-lfs来克隆此仓库。 修改src/Config.js并设置var debug=true; npm install npm start 执照 MakeGirlsMoe仅可免费用于非商业用途。 请查看以获取更多详细信息。 如有商业疑问，请联系 。 Web界面的代码已获得GPL v3.0许可，可以重新分发。 所有已编译的模型文件均由Yanghua Jin私有拥有，不允许未经授权用于商业用途。

基于ROS的基于深度学习的机器人垃圾箱视觉系统的开发和评估 Aubo i5双臂协作机器人-RealSense D435-3D对象姿势估计-ROS 一个用于使用新颖的体系结构和数据生成管道来检测和估计已知对象的6自由度姿态的软件包，该管道使用具有英特尔Realsense D435i摄像机的Aubo i5协作机器人中的最新算法DOPE。 神经网络包括几个步骤，以细化和估计每个对象的3D边界长方体的投影顶点的2D坐标。 然后将这些顶点用于通过PnP输出最终姿态，并具有已知的相机固有尺寸和物体尺寸。 与基于真实世界数据训练的神经网络相比，仅根据照片级真实感数据训练的神经网络可以获得最先进的结果，并且

EfficientNet-b0 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型接受了超过一百万张图像的训练，可以将图像分类为1000个对象类别（例如键盘，鼠标，铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开高效netb0.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 该mlpkginstall文件可用于R2020b及更高版本。 用法示例： % 访问训练好的模型净 = 高效netb0(); % 查看架构细节网络层 % 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); % 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3)); % 使用 DarkNet-53 对图像进行分类标签 = 分类（净，我） % 显示图像和分类

数据集读取后存储结果，方便后续的使用

文本分割作为监督学习任务 该存储库包含代码和补充材料，这些信息和补充材料是训练和评估模型所必需的，如论文“将 Downalod所需资源 wiki-727K，wiki-50数据集： word2vec： 在configgenerator.py中填充相关路径，并执行脚本（git存储库包括Choi数据集） 创建环境： conda create -n textseg python=2.7 numpy scipy gensim ipython source activate textseg pip install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch

2016 Deep Learning by MIT Press: Abstracts: 1 Introduction Part I: Applied Math and Machine Learning Basics 2 Linear Algebra 3 Probability and Information Theory 4 Numerical Computation 5 Machine Learning Basics Part II: Modern Practical Deep Networks 6 Deep Feedforward Networks 7 Regularization for Deep Learning 8 Optimization for Training Deep Models 9 Convolutional Networks 10 Sequence Modeling: Recurrent and Recursive Nets 11 Practical Methodology 12 Applications Part III: Deep Learning Research 13 Linear Factor Models 14 Autoencoders 15 Representation Learning 16 Structured Probabilistic Models for Deep Learning 17 Monte Carlo Methods 18 Confronting the Partition Function 19 Approximate Inference 20 Deep Generative Models

超分辨率SRDPNs张量流 tensorflow实现的超分辨率： 我基于双路径网络的超分辨率实现，但与原始网络完全不同，差异如下所示： 我修改了双路径块的结构，以加快训练速度。 我引入了瓶颈以减小尺寸并进行去卷积以恢复细节。 介绍基于VGG19的特征空间的知觉损失和克损失。 依存关系： 张量流> = 1.3.0 Scipy> = 0.18 GPU内存> 7G 用法： 首先，您需要在下载VGG19的模块以进行损耗函数计算。 然后，将下载的文件imagenet-vgg-verydeep-19.mat移到该项目的SRDPNs文件夹中。 供测试用： 打开main.py ，将数据路径更改为您的数据，例如： flags.DEFINE_string("testimg", "2.bmp", "Name of test image") 执行python main.py进行测试，结果将保存在示例