基于自适应模糊聚类模型的M-QAM信号自动调制分类

特征重用一直是轻量级卷积神经网络设计的关键技术。RepGhostNet在移动设备上比GhostNet和MobileNetV3更有效。在ImageNet数据集上，RepGhostNet和GhostNet 0.5X在相同的延时下，参数更少，成绩更高，Top-1精度相比GhostNet 0.5X模型 提高了2.5%。 详见文章： https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/128100230?spm=1001.2014.3001.5501

这是一个简单的应用LSTM在Pytorch文本分类任务上，使用贝叶斯优化超参数调优。 【配置】 可以在src/constants.py文件中设置各种超参数。 每个变量的说明如下。 注意，对于贝叶斯优化，要调优的超参数应该以元组的形式传递。 你可以将参数设置为一个元组或一个特定的值。 前者意味着该论证将被纳入贝叶斯优化的主题，而后者意味着它不应被纳入。 【操作运行】 参考代码中的项目说明文件，按照说明一步步操作

内容、格式如下 0,标准间太差房间还不如3星的而且设施非常陈旧.建议酒店把老的标准间从新改善. 1,这个价格，算性价比很高的一个酒店了。当然价格便宜，就不能太计较服务了。总的来说是一个愿意再次入住的酒店。

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这是论文“Density Peak Clustering-based Noisy Label Detection for Hyperspectral Image Classification, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2018, (Accepted)”的代码，更多细节可以在论文中找到。 如果你使用这个演示，请引用这篇论文。 要运行此演示，您应该先下载 libsvm-3.22。 libsvm-3.22 可在https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 获得

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