修剪后的依赖树上的图卷积用于关系提取
此回购包含PyTorch代码，用于修剪。
本文/代码在修剪的依赖树上引入了图卷积神经网络（GCN），用于关系提取的任务。 还引入了一种特殊的树修剪技术，称为“以路径为中心的修剪”，以从树中消除不相关的信息，同时最大程度地维护相关信息。 与诸如各种基于LSTM的模型之类的序列模型相比，此GCN模型利用依赖结构桥接远程单词，因此提高了远程关系的性能。 与以前的递归模型（如TreeLSTM）相比，此GCN模型在获得更好的性能的同时，也更早地实现了并行化，因此效率更高。
参见下面的模型架构概述：
要求
Python 3（在3.6.5上测试）
PyTorch（
2022-10-22 20:51:54
602KB
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用卷积神经网络做的人脸识别，准确率达到92.75%。
2022-10-22 15:40:08
3.44MB
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1．?掌握卷积算法的原理；?2．?掌握在CCS环境下，TMS320程序编写、编译和调试程序的方法。?
2022-10-21 15:41:05
103KB
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文献阅读（36）的原文，文章主要是机器学习和深度学习在糖网方面的应用。
文章核心：使用现有的方法进行糖网分类，没有进行模型的改进，使用前任训练好的权重作为预训练模型的初始权重，之后根据实际情况进行微调，找到较好的结果。
2022-10-21 12:05:29
1.26MB
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文献阅读（37）的原文，文章主要是机器学习和深度学习在糖网方面的应用。
文章核心：眼底图像经过传统方法增强后，使用一个简短的深度卷积神经网络对糖网进行分类。其中使用的传统的图像增强方法是HE和CLAHE
2022-10-21 12:05:28
1.84MB
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老版经典!最详细的juniper命令介绍和实例参考指南全卷合订2000多页.docx
2022-10-21 09:05:04
27.57MB
深度卷积神经网络以多层次的特征学习与丰富的特征表达能力，在目标检测领域取得了突破进展。概括了卷积神经网络在目标检测领域的研究进展，首先回顾传统目标检测的发展及存在的问题，引出卷积神经网络的目标检测基本原理和基本训练方法；然后分析了以R-CNN为代表的基于区域建议的目标检测框架，介绍以YOLO算法为代表的将目标检测归结为回归问题的目标检测框架；最后，对目前目标检测的一些问题进行简要总结，对未来深度卷积神经网络在目标检测的发展进行了展望。
2022-10-20 19:01:16
739KB
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