End-to-End Object Detection with Transformers论文阅读笔记
2023-01-02 20:27:38 9.33MB 深度学习 论文阅读
1
PredictABoat @SerpentAI的Game Agent开发工具包的24/7深度学习流中使用的NodeJS Twitch机器人 方法 在发生预测的AI运行之前,预测系统将激活并允许观众预测即将开始的AI运行的各个方面,直到开始为止。 一旦开始AI运行,系统将等待直到运行完成,并使用连接到游戏的路由器中的事件收集所有数据。 然后它将进行预测并选择奔跑的赢家。 积分将在获奖者之间分配并保存在数据库中。 在深度学习周结束时,获奖者将被宣布并获得奖品。 概念 框架NodeJS 游戏套接字AutobahnJS / Crossbar.io 数据存储MongoDB / mongoose 常问问题 可以做出什么预测? 观众可以做出无数的预测。 这完全取决于游戏提供给我们的数据。 目前, total score和# of matches类的预测很可能会在“我必须建造一条船”游戏中进行预测。
2023-01-02 17:55:11 19KB 系统开源
1
深度学习方向绘图模板,包含超过100多页的PPT,非常适合各类网络的绘图!大家可以在上面可以直接使用画出你要的机器学习深度学习模型图,比如想画一个基于Transformer的模型的图,可以直接在上面修改,非常方便。推荐收藏!
2023-01-02 16:27:28 29.39MB 深度学习 PPT 人工智能 网络绘图
1
python keras tensorflow 实现,长短时记忆网络,AI项目,有数据集和代码,jupyter notebook 代码编写,有出图,包括模型保存
2023-01-02 16:27:27 152KB 人工智能 tensorflow keras 共享单车
1
这是 ShowMeAI 持续分享的速查表系列!很多同学都是看吴恩达 Andrew Ng 的视频学习机器学习和深度学习的,当然学习就要做笔记。 Tess Ferrandez 分享了一套自己的课程笔记,很好地总结了学习内容,共28张精辟的手绘图。这应该是传播最广的笔记速查表之一,内容非常丰富!
2023-01-02 11:25:58 13.21MB 深度学习 人工智能 吴恩达
1
本系列讲解循环神经网络RNN和LSTM的所有知识点,学完本系列课程将对RNN和LSTM的理论知识有清晰的认识,同时能够将理论结合实践应用到工作中。
1
这是 ShowMeAI 持续分享的『随书代码』系列,文件是《ML Recipe》的随书代码。 ◉ 简介:原书包含自然语言处理、图像与文字、计算机视觉三个部分,具有相当的专业深度,对于学习者和有一定经验的从业者都是适用的,对于建立深度学习模型并解决实际任务来说,都是有帮助的。 ◉ 目录: Natural language processing / 自然语言处理 - Named entity recognition / 命名实体识别 - Masked language modeling / 掩码语言建模 - Machine translation / 机器翻译 - Causal language modeling / 概率语言建模 Image & Text / 图像与文字 - Image captioning / 看图说话 Computer vision / 计算机视觉 - Image classification / 图像分类 - Image segmentation / 图像分割 - Object detection / 目标检测
1
计算机课程设计,深度学习和目标测。包括图像分类和每一步检测、数据集的转换齐全。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
2023-01-01 18:18:09 805.7MB 搜索引擎
1
Representation Learning on Networks 1) Node embeddings:Map nodes to low dimensional embeddings 2) Graph neural networks:Deep learning architectures for graph structured data 3) Applications
2023-01-01 15:26:42 1.69MB 图学习 人工智能 机器学习 深度学习
1
随着全球数据量的激增,集中式云计算无法提供低时延、高效率的视频监控服务。基于此,提出分布式边缘计算模型,在边缘端直接处理视频数据,减少网络的传输压力,缓解中央云服务器的计算负担,降低视频监控系统的处理时延。结合联邦学习算法,采用轻量级神经网络,分场景训练模型,并将其部署于计算能力受限的边缘设备上。实验结果表明,对比通用神经网络模型,所提方法检测准确度提高18%,模型训练时间有效减少。
1