深度学习时间序列预测 最新的论文清单集中在深度学习以及使用深度学习进行时间序列预测的资源,代码和实验。 经典方法与深度学习方法,竞赛... 文件 2020年 Prathamesh Deshpande等。 代码还没有。 Shruti Jadon等。 代码还没有。 HD阮等人。 代码还没有。 JánDrgona等。 代码还没有。 安格斯·登普斯特(Angus Dempster)等。 [] 袁雪,等。 代码还没有。 Castellani Andrea等。 Honda Research Institute Europe GmbH 代码还没有。 很好的参考 金晓勇,等。 代码还没有
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Neural Network and Deep Learning 中文翻译版本
2021-09-26 09:36:41 3.92MB Neural Network Deep Learning
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keras-resnet:用于深度残差网络的Keras软件包
2021-09-25 08:50:25 40KB theano deep-learning tensorflow keras
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注意就是您所需要的:Pytorch实现 这是“”中的变压器模型的PyTorch实现(Ashish Vaswani,Noam Shazeer,Niki Parmar,Jakob Uszkoreit,Llion Jones,Aidan N.Gomez,Lukasz Kaiser,Illia Polosukhin,arxiv,2017年)。 一种新颖的序列到序列框架利用自我注意机制,而不是卷积运算或递归结构,在WMT 2014英德翻译任务上实现了最先进的表现。 (2017/06/12) 官方Tensorflow实现可在以下位置找到: 。 要了解有关自我注意机制的更多信息,您可以阅读“”。 该项目现在支持使用训练有素的模型进行培训和翻译。 请注意,该项目仍在进行中。 BPE相关部件尚未经过全面测试。 如果有任何建议或错误,请随时提出问题以通知我。 :) 需求 python 3.4+ pytorch 1.3.1 火炬文字0.4.0 Spacy 2.2.2+ tqdm 莳萝 麻木 用法 WMT'16多式联运翻译:de-en WMT'16多模式翻译任务的培训示例( )。
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Text-Classification-Pytorch描述此存储库包含PyTorch深度学习框架中各种文本分类模型(如RNN,LSTM,Attention,CNN等)的实现以及详细的文档。Text-Classification-Pytorch描述此存储库包含各种文本的实现PyTorch深度学习框架中的RNN,LSTM,Attention,CNN等分类模型以及每个模型的详细文档。 文本分类是自然语言处理的基本且最重要的任务之一。 在此存储库中,我专注于一个这样的文本分类任务,即情感分析。 到目前为止,我已经介绍了以下六个不同的m
2021-09-24 15:37:08 13KB Python Deep Learning
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book- by Adrian at PyImageSearch, including book 'Python and OpenCV'+'Deep learning for computer vision with python'(全三本,注意看目录)。
2021-09-24 14:57:07 264.16MB python opencv deep learnin
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Survey_of_Deep_Metric_Learning:深度度量学习和相关作品的全面调查
2021-09-24 14:30:18 102KB deep-learning tensorflow pytorch metric-learning
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rnn笔记本 RNN(SimpleRNN,LSTM,GRU)Tensorflow2.0和Keras笔记本(车间材料) 滑梯 视频 某些部分是可以自由地从我们的也可以购买一个完整的软件包,包括从波斯32个视频 笔记本电脑 RNN简介: 我们如何推断不同的序列长度? 加密货币预测 当我们使用return_sequences = True吗? 堆叠式RNN(深度RNN) 使用LSTM层 CNN + LSTM用于球运动分类 Keras中的TimeDistributed层是什么? 视频分类介绍 CNN + LSTM 通过预训练的CNN和LSTM进行动作识别 如何使用预训练的CNN作
2021-09-23 15:23:34 6.86MB deep-learning keras jupyter-notebook lstm
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适用于Python的深度学习医学十项全能演示* 具有医学十项全能数据集的U-Net生物医学图像分割。 该存储库包含用于使用数据集( )训练模型的和 U-Net TensorFlow脚本。 。 引文 David Ojika,Bhavesh Patel,G。Athony Reina,Trent Boyer,Chad Martin和Prashant Shah。 与第三次机器学习和系统会议(MLSys)共同举办的“解决AI模型培训中的内存瓶颈”,德克萨斯州奥斯汀市,MLOps系统研讨会(2020)。
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Neural Networks and Deep Learning的手写数字识别例程的python3版本,亲自在python shell下修改仿真后,测试无bug
2021-09-22 14:21:13 18.07MB 手写数字识别 深度学习
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