关于Swin-Transformer的代表性论文和对应的源代码。

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：从2016年春季学期开始，作者 Jeff Heaton 开始为圣路易斯华盛顿大学教授 T81-558 深度学习的应用课程，并将课程材料、例子和作业放在 GitHub 上，逐渐丰富演变成了这本书。 ◉ 目录： 第1章：Python 预备课程 第2章：用于机器学习的 Python 第3章：TensorFlow 简介 第4章：表格数据训练 第5章：正则化和Dropout 第6章：用于计算机视觉的卷积神经网络 第7章：生成对抗网络 第8章：Kaggle 数据集 第9章：迁移学习 第10章：Keras 中的时间序列 第11章：Hugging Face的自然语言处理 第12章：强化学习 第13章：高级/其他主题 第14章：其他神经网络技术

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主要包含相衬成像原理、分类以及相衬成像的优势等。

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在目前的 Simulink 模块中没有找到关于 BP 神经网络的封装，所以说单独使用不能完美的进行设计仿真，这时用到了S函数来连接MATLAB与Simulink的程序，神经网络学习算法于此构造，学习速率为 xite，惯性因子为 alfa，隐含层加权系数为 wi，输出层加权系数为 wo，完成仿真前首先要初始化，仿真开始后首先建立一个传递函数，然后对其进行离散化提取出分子和分母，三个输出分别对应 PID 参数中的Kp、Ki、Kd，然后是对参数的不断更新，该环节反复进行，每次数据方向传播回来后与之前的误差对比，在所有的运行过程中每个神经元的权值和阀值都会自动调整，直到取得最佳解或者达到指定次数才会停止更新。

这是 ShowMeAI 持续分享的速查表系列！本系列速查表包含 200 多张知识卡片，分为『计算机科学』『机器学习』『计算机视觉和深度学习基础』『计算机视觉和深度学习精选专题』4个主题，用以回顾多年的 ML 研究、课程和学习中的所有内容，并为机器学习工程师的面试做准备。 这个文件是『计算机视觉和深度学习精选专题』主题（其他部分的下载链接见评论区），包含以下部分： Object Detection / Segmentation（目标检测，目标分割） Generative Modeling: GANS and VAEs（生成模型） Data Imbalance（数据不平衡） Few-Shot Learning Explainable AI（可解释人工智能） Security / Adversarial Attacks Efficient Deep Learning（高效深度学习） 3D Deep Learning（3D深度学习） Full Stack Deep Learning（全栈深度学习） Machine Learning Implementation（机器学习实现）