VGG19的深度学习模型权重文件，可用于作为预训练模型，提升学习效率

股票价格预测 Udacity-机器学习纳米学位课程：Project-6（Capstone项目） 项目概况 这是Udacity-机器学习纳米学位计划中列出的一系列项目中的第六个也是最后一个顶点项目。 投资公司，对冲基金甚至个人一直在使用财务模型来更好地了解市场行为并进行有利可图的投资和交易。 历史股价和公司绩效数据的形式提供了大量信息，适用于机器学习算法进行处理。 我们真的可以通过机器学习预测股价吗？ 投资者通过分析数据做出有根据的猜测。 他们将阅读新闻，研究公司的历史，行业趋势以及做出预测的其他许多数据点。 流行的理论是，股票价格是完全随机且不可预测的，但这提出了一个问题，为什么摩根士丹利和花旗集团这样的顶级公司会聘请定量分析师来建立预测模型。 我们的想法是，交易大厅里充斥着肾上腺素的男人，他们之间的联系松散，向电话里喊着什么，但如今，他们更有可能看到成排的机器学习专家静静地坐在电脑屏幕前。 实际上，现在华尔街上约70％的订单都是通过软件下达的，我们现在处在算法时代。 该项目利用深度学习模型，长期记忆（LSTM）神经网络算法来预测股票价格。 对于具有时间范围的数据，递归神经网络（

包含了所有脑电领域可能用到的深度学习模型包含BIGRU，,lstm,cnn,gcn,dnn,rnn等等23个深度学习模型。 同时包含了相应模型所需要的数据处理过程所用代码。 当然也包含了最基本的读取edf文件，得到脑电信号。

这份PPT，主要有7个主题，分别是：1、调整学习率；2、调整小批量的规模；3、调整优化器和权值衰减；4、调整特征和标签；5、调整特征和标签（mixup）；6、调整初始条件；7、Shake-shake正则化。每一个主题，都基于相对前沿以及效果较好的论文来进行分析。

此仓库具有我的图像分类模型开发的历史。 模型代码开始于从Kaggle下载胸部X射线数据集。 然后要预处理数据集，请删除损坏的图像。 基本模型由4组卷积和maxpooling层组成，然后是平坦层和2个致密层。 模型版本2与基本模型相似，但是增加了增强功能。 为了比较这些模型，针对时期绘制了精度曲线和损耗曲线。 另外，输入一组测试图像以测试训练后的模型，并绘制混淆矩阵和ROC曲线。

药物推荐使用审查：针对患者的每种健康状况，分析药物说明，病症，审查，然后使用深度学习模型推荐药物

涵盖当前所有主流的深度学习模型及树模型，其中深度学习模型包括GAN、DBN等

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

深度学习工具箱模型量化库可对您的深度学习模型进行量化和压缩。 它提供了仪器服务，使您能够在校准步骤中收集有关权重，激活和中间计算的层级数据。 使用仪器数据，库/附加组件可对模型进行量化，并提供度量标准以验证量化网络的准确性。 库/附加组件使迭代工作流能够优化量化方法，以满足所需的精度。 它提供了启发式选择正确的量化策略。 您可以验证量化网络，然后将精度与单个精度基准进行比较。 库/附加组件提供了一个“量化”应用程序，可让您分析和可视化仪器数据，以了解对选定图层的权重和偏差进行量化的准确性方面的权衡。 该库/附加组件支持针对支持的层的FPGA和NVIDIA GPU的INT8量化。 请在此处参考文档： https : //www.mathworks.com/help/deeplearning/ref/deepnetworkquantizer-app.html 该硬件支持包适用于R20

李宏毅 MACHINE LEARNING 2020 SPRING中，模型压缩那一节，助教使用的PPT。网站上无法下载，这个可以