StartCraft II强化学习示例 该示例程序建立在 pysc2（Deepmind）[ ] 基线（OpenAI）[ ] s2client-proto（暴雪）[ ] Tensorflow 1.3（谷歌）[ ] 目前的例子 小地图 使用Deep Q Network收集矿物碎片 快速入门指南 1.获取PySC2 聚酰亚胺 获取PySC2的最简单方法是使用pip： $ pip install git+https://github.com/deepmind/pysc2 另外，您必须安装baselines库。 $ pip install git+https://github.com

标签转换器 在 Pytorch 中实现 ，表格数据的注意力网络。 这种简单的架构与 GBDT 的性能相差无几。 安装 $ pip install tab-transformer-pytorch 用法 import torch from tab_transformer_pytorch import TabTransformer cont_mean_std = torch . randn ( 10 , 2 ) model = TabTransformer ( categories = ( 10 , 5 , 6 , 5 , 8 ), # tuple containing the number of unique values within each category num_continuous = 10 , # number of co

MotionSense数据集 该数据集包括由加速度计和陀螺仪传感器生成的时间序列数据（高度，重力，用户加速度和rotationRate）。 使用其与iPhone 6s放在参与者的前袋中收集，该可从iOS设备上的框架收集信息。 所有数据以50Hz采样率采集。 共有24位不同性别，年龄，体重和身高的参与者在15个试验中在相同的环境和条件下进行了6项活动：楼下，楼上，步行，慢跑，坐着和站立。 借助该数据集，我们旨在在传感器数据的时间序列中查找个人属性指纹，即可以用于推断数据主体除其活动之外的性别或个性的特定于属性的模式。 时间序列对应于数据主体的步行活动（代码3）。 有12个功能。 一些注意事项： 如果您在此处查看“”，请查看pmc_xxx和tutorial文件夹。 如果您正在训练有关传感器数据的深度神经网络，则可以在以下链接中找到我们的最新工作，这对您的工作很有用： : 下载 MotionSense数据集可公开使用也可以作为备份使用。 还有一个Kaggle版本： ：//www.kaggle.com/malekzadeh/motionsense-dataset 引文 如果您发现

Sanet.st_Deep_Learning,_Vol._2_From_Basics_to_Practice_-_Andrew_Glassner_带书签.pdf

通过深层CNN学习摄影美学 概述 这是《 PyTorch中的来》一文的实现。 通过合并每个ResNet块输出的特征图，我们能够使用gradCAM可视化图像的哪些部分有助于图像的美观。 本文的作者在有一个Keras实现尽管代码很乱，而且我不得不用可视化代码修复一些错误。 设置 要安装环境（假设您已经安装了Anaconda），只需执行以下操作： conda env create -f environment.yml -n 然后激活环境source activate 训练 可以从下载训练图像 数据文件位于data/*.csv 培训使用随附的配置文件来培训： python train.py --config_file_path config.json 每次训练大约需要3分钟 或者，如果您不想训练模型，则可以进入笔记本并在那里进行可视化/评估。

2015年英国牛津大学karen simonyan深度学习的vgg模型论文原文

neural-networks-and-deep-learning书籍的一些demo，使用python2编写，有需要可以下载

onnx2keras ONNX至Keras深度神经网络转换器。 要求 TensorFlow 2.0 原料药 onnx_to_keras(onnx_model, input_names, input_shapes=None, name_policy=None, verbose=True, change_ordering=False) -> {Keras model} onnx_model ：要转换的ONNX模型 input_names ：带有图形输入名称的列表 input_shapes ：覆盖输入形状（实验性的） name_policy ：[' name_policy '，'short'，'default']覆盖图层名称（实验性） verbose ：详细输出 change_ordering:将排序更改为HWC（实验性） 入门 ONNX模型 import onnx from onnx2

PyTorch中的Seq2Seq 这是用于在训练序列到序列模型的完整套件。 它由几个模型和代码组成，可以训练和推断使用它们。 使用此代码，您可以训练： 神经机器翻译（NMT）模型 语言模型 图像到字幕的生成 跳过思维的句子表示 和更多... 安装 git clone --recursive https://github.com/eladhoffer/seq2seq.pytorch cd seq2seq.pytorch; python setup.py develop 楷模 当前可用的模型： 简单的Seq2Seq递归模型 带注意解码器的递归Seq2Seq （GNMT）递归模型 变形金刚-来自的仅关注模型 数据集 当前可用的数据集： WMT16 WMT17 OpenSubtitles 2016 COCO图片标题 可以使用3种可用的分割方法对所有数据集进行标记： 基于字符的细

d2l火炬 首先感谢《动手学深度学习》的原作者和贡献者为我们提供了一本本极为优秀的书籍。如果您对框架没有特定偏好或需求，不妨尝试MXNet，则极为优秀的深度学习框架。原书地址：http: ，原书视频教程： ， 本书在原书（19年5月20日版本）基础上将所有代码改用PyTorch进行实现，并以注解的形式对部分内容的进行了解释与扩展。因为PyTorch与MXNet在设计上存在不同，对原书部分内容进行了删改。 请按照目录中的顺序阅读学习。 如果您喜欢这本书，请给本项目点个star，并购买原书纸质版支持原作者及贡献者。 项目未来短期内不再更新，如需要计算性能，计算机视觉两章可使用项目 。如有疑问欢