Covid-19_Detection_Using_Chest_X-Ray_Images 项目链接-https: 通过胸部X射线图像诊断COVID疾病的深度学习项目。 这是Flask Web GUI的一些屏幕截图。 在该项目中，DenseNet121体系结构用于图像分类，并实现了99％的准确度。 这是模型分类报告和混淆矩阵

使用PyTorch进行情感分析 存储库将引导您完成构建完整的情感分析模型的过程，该模型将能够预测给定评论的极性（无论表达的观点是肯定的还是负面的）。 要在其上训练模型的数据集是流行的IMDb电影评论数据集。 目录 第一个笔记本涵盖了从原始数据集中加载数据，特征提取和分析，文本预处理以及训练/验证/测试集准备的过程。 第二篇教程包含有关如何设置词汇对象的说明，该对象将负责以下任务： 创建数据集的词汇表。 根据稀有词出现和句子长度过滤数据集。 将单词映射到其数字表示形式（word2index）和反向（index2word）。 启用预训练词向量的使用。 此外，我们将构建BatchItera

图小波神经网络 ⠀ 图小波神经网络的PyTorch实现（ICLR 2019）。 抽象 我们提出了图小波神经网络（GWNN），一种新颖的图卷积神经网络（CNN），它利用图小波变换来解决依赖于图傅立叶变换的先前频谱图CNN方法的缺点。 与图傅立叶变换不同，可以通过快速算法获得图小波变换，而无需矩阵本征分解，且计算量大。 此外，图小波稀疏并局限在顶点域，为图卷积提供了高效率和良好的可解释性。 在三个基准数据集：Cora，Citeseer和Pubmed的基于图的半监督分类任务中，提出的GWNN明显优于以前的光谱图CNN。 参考Tensorflow实现可在访问。 该存储库提供了Graph Wav

CVPR 2021论文和开源项目合集 论文和开源项目合集（带代码的论文）！ CVPR 2021收录列表： : 注1：欢迎各位大佬提交问题，分享CVPR 2021论文和开源项目！ 注2：关于往年CV顶会论文以及其他优质CV论文和大盘点，详见： : CVPR 2021中奖群已成立！已经收录的同学，可以添加微信： CVer9999 ，请备注： CVPR2021已收录+姓名+学校/公司名称！ 【CVPR 2021论文开源目录】 骨干 ReXNet：减少卷积神经网络上的代表性瓶颈 论文： : 代码： ： 内卷：反转卷积的固有性以进行视觉识别 论文： : 代码： ： 高效移动网络设计的协调注意 论文： : 代码： ： 具有有效膨胀搜索的初始卷积 论文： : 代码： ： RepVGG：使VGG样式的ConvNets再次出色 论文： : 代码： ： 纳斯 通过生成进行搜索

图 3.10 安装后的显示的驱动信息 安装完成后即可启动 EWARM 环境。将 LM LINK 与目标开发板的 JTAG 接口插座相连， 接通目标开发板电源，然后按第 4 章中的步骤执行后面的操作。 3.4 安装流明诺瑞驱动库 在安装好 EWARM 集成开发环境后，就可在该环境下新建工程了。但在新建工程之前， 为了使以后的工程更便于管理、工程中的设置更加简单化，在这里就需要一些准备工作，将 某些文件拷贝到指定路径下，具体的操作方式将在随后介绍。至于为什么要这样做，在工程 的设置时就会体会出其优越性。 注意：本文是以 32K 的试用版为例作讲解。如果用正式版可以参照本文进行设置。 3.4.1 下载最新库文件 从流明诺瑞官方网站 http://www.luminarymicro.com 下载最新的驱动库文件。假设保存 于“D:\”，如图 3.11 所示。 图 3.11 驱动库文件存放目录

简单人工神经网络（ANN） 关于案例研究 在此业务案例研究中，我们预测了银行客户的流失率。 为了了解银行的客户，我们将使用一种深度学习技术，即人工神经网络（ANN）。从数百万的客户中，我们随机选择了1万个客户。 我们将使用客户的特征来确定他/她离开银行的可能性。 为了了解银行的客户，我们将使用一种深度学习技术，即人工神经网络（ANN）。 此外，我们将使用流行的Python库（例如Tensorflow，Keras）和机器学习技术（例如Adam Optimizer）来训练ANN模型并预测客户流失率。 数据：客户数据存储在： 论文：ANN案例研究论文： 研究论文 代码：Artificial_Neural_Network_Case_Study.py SAMPLE_OUTPUT = ANN_Case_Study_Sample_Output_1.png SAMPLE_OUTPUT = ANN_C

梦幻广场 启用了深度学习工具包的VLSI放置。 与非线性VLSI放置和深度学习训练问题之间的类比，该工具与深度学习工具包一起开发，以提高灵活性和效率。 该工具可在CPU和GPU上运行。 使用Nvidia Tesla V100 GPU，在ISPD 2005竞赛基准测试的全球排名和合法化方面，其CPU实现（ ）的速度提高了30X以上。 DREAMPlace还集成了GPU加速的详细布局器与CPU上广泛采用的顺序器相比，该布局可以在百万大小的基准上实现约16X加速。 DREAMPlace可在CPU和GPU上运行。 如果将其安装在没有GPU的计算机上，则只有多线程支持CPU支​​持。 动画片 大蓝4 密度图 电位 电场 参考流程 刊物 ，Shounak达尔，，豪兴仁，Brucek Khailany和，“DREAMPlace：深度学习工具包启用GPU加速现代VLSI布局”，ACM / IEE

语音情感识别 介绍 该存储库负责构建和培训语音情感识别系统。 该工具背后的基本思想是构建和训练/测试合适的机器学习（以及深度学习）算法，该算法可以识别和检测语音中的人类情感。 这对于许多行业领域很有用，例如提出产品推荐，情感计算等。 查看本以获取更多信息。 要求 Python 3.6+ Python包 librosa == 0.6.3 麻木 大熊猫 声音文件== 0.9.0 海浪 斯克莱恩 tqdm == 4.28.1 matplotlib == 2.2.3 pyaudio == 0.2.11 （可选） ：如果要通过转换为16000Hz采样率和convert_wavs.py提供的单声道来添加更多采样音频，则使用 通过以下命令安装这些库： pip3 install -r requirements.txt 数据集 该存储库使用了4个数据集（包括此仓库的自定义数据集），这些数

Coursera上的深度学习专业 这是我本课程的个人项目。 该课程涵盖了从初学者到高级的深度学习。 强烈建议任何想要闯入AI的人。 教师： 课程1. 第一周- 第2周- 第3周- 第四周- 课程2. 第一周- -设置机器学习应用程序-规范化神经网络-设置优化问题 第2周- 第3周-超参数 课程3. 构建机器学习项目 第一周- 机器学习策略简介-设定目标-与人员水平的绩效进行比较 第2周- 机器学习策略（2） -错误分析-培训和开发/测试集不匹配-从多个任务中学习-端到端深度学习 课程4. 卷积神经网络 第一周- 卷积神经网络的基础 第2周- 深度卷积模型：案例研究-阅读文章： 具有深度卷积神经网络的ImageNet分类，用于大规模图像识别的超深度卷积网络 第3周-对象检测-阅读文章：只看一次：统一的实时对象检测， YOLO Week4- 特殊应用：人脸识别和神经风格转换-

Deep Learning 经典文章与（matlab）代码 有深度学习中必读经典，以及相应的matlab代码。 此外，文章中本人做的笔记，希望能帮助大家更好的理解。 文章为：1.A fast learning algorithm for deep belief nets（Hinton） 2. Learning Deep Architectures for AI （Bengio） 3. A Practical Guide to Training Restricted Boltzmann Machines（Hinton） 等。。 code 为经典的deep learning tool（matlab版），有DBN，NN，CNN，etc。