MATLAB神经网络之SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能.zip

知识推理背景场景基于逻辑的方法基于机器学习的方法基于神经网络的方法知识推理方法简介目前大部分的开放知识图谱，例如Freebase 、 DBpedia都是有人工或

mnist数据集的读取和训练过程，采用了两种办法，一种是cnn，一种是线性神经网络。将训练好的权重保存下来，用于移植到ZYNQ来实现手写数字识别。

matlab实现线性神经网络

机器学习与数据挖掘实验三：基于 Resnet，VGG，GoogLeNet的海面舰船图像分类，采用pytorch实现，包含数据集，三种网络实现图像分类源代码，gradcam可解释性分析代码。

CNN神经网络一维数据预测和二维图片分类，自己收集的资源，并加上了数据。

bp神经网络源代码＋数据集

图神经网络 | Python实现LSTM-GNN时间序列预测 LSTM-GNN用于病人的结果预测：一个混合模型，结合了用于提取时间特征的长短期记忆网络（LSTM）和用于提取病人邻域信息的图谱神经网络（GNN）。 关于预测重症监护室（ICU）病人结果的工作主要集中在生理时间序列数据上，基本上忽略了诊断和药物等稀疏数据。当它们被包括在内时，它们通常是在模型的后期阶段被串联起来的，这可能难以从更罕见的疾病模式中学习。通过在图中连接类似的病人，将诊断作为关系信息加以利用。 LSTM-GNNs在eICU数据库的住院时间预测任务中的表现优于仅有LSTM的基线。利用图神经网络从相邻的病人病例中提取信息是一个很有前途的研究方向，在电子健康记录的监督学习性能方面产生了切实的回报。

糖尿病神经网络 使用Keras的神经网络可根据健康数据对糖尿病风险进行分类。

nerf_pl 更新： （狂野的NeRF）实现已添加到分支！ 更新：最新的代码（使用最新的库）将更新到分支。 master分支仍然支持colab文件。如果不使用colab，建议切换到dev分支。 目前只会考虑dev和nerfw分支的问题。 :gem_stone:（实时演示！） 使用pytorch（ ）非官方实现 （神经辐射场）。这个仓库不是以重现性为目标，而是旨在提供一个更简单，更快速的培训过程（也就是带有详细注释的更简单的代码，以帮助您理解工作）。此外，我尝试通过将此算法集成到Unity等游戏引擎中来扩展更多的机会。 官方实现： ..参考pytorch实现： 推荐阅读：详细的NeRF扩展列表： :milky_way:特征 多GPU培训：针对合成数据集，在1小时内完成了8个GPU的培训！ 可轻松使用笔记本！ 彩色网格！ Unity中的！ Unity中的！ ，让您与其他人的场景一起玩！ 您可以在找到包括网格，混合