dbn matlab代码deep_autoencoder 深度信念网络自动编码器 这种深层信念的网络自动编码器基于Ruslan Salakhutdinov和Geoff Hinton（）以及相关的MATLAB代码（）的工作。 我已将其翻译为PyTorch，并合并了GPU计算以使其运行更快。 操作很简单。 使用多个受限的Boltzmann机器层初始化DBN对象，例如dbn = DBN（visible_units = 512，hidden_​​units = [256，128]）将初始化具有512个输入神经元和两个RBM层的DBN对象，其中一个具有256个输出神经元，其中一个具有128个输出神经元。 然后对网络进行预训练，例如dbn.pretrain（data，labels，num_epochs），其中data是火炬。大小的张量（num_samples x num_dimensions），labels是火炬.size的标签的张量（num_samples），以及num_epochs是整数，表示要预训练每个RBM层多少个时期。 接下来，对网络进行微调，例如dbn.fine_tuning（data

火炬中心损失 Pytorch实现中心损失的方法： （ ）也使用此损失函数。 开始吧 克隆此仓库并运行代码 $ git clone https://github.com/KaiyangZhou/pytorch-center-loss $ cd pytorch-center-loss $ python main.py --eval-freq 1 --gpu 0 --save-dir log/ --plot 您将在终端中看到以下信息 Currently using GPU: 0 Creating dataset: mnist Creating model: cnn == > Epoch

人脸识别 使用世界上最精确的面部对齐网络从Python检测面部标志，该网络能够检测2D和3D坐标中的点。 使用基于深度学习的最新人脸对齐方法进行构建。 注意： lua版本可用。 对于数值评估，强烈建议使用lua版本，该版本使用与本文评估的模型相同的相同模型。 不久将添加更多型号。 产品特点 检测图片中的2D面部地标 import face_alignment from skimage import io fa = face_alignment . FaceAlignment ( face_alignment . LandmarksType . _2D , flip_input = Fa

text_gcn 本文中Text GCN的实现： 梁耀，毛成胜，罗源。 “图卷积网络用于文本分类。” 在第33届AAAI人工智能会议（AAAI-19）中 要求 Python 2.7或3.6 Tensorflow> = 1.4.0 再现结果 运行python remove_words.py 20ng 运行python build_graph.py 20ng 运行python train.py 20ng 在为其他数据集生成结果时，将上述3个命令行中的20ng更改为R8 ， R52 ， ohsumed和mr 。 输入数据示例 /data/20ng.txt表示文档名称，培训/测试组，文档标签。 每行都是一个文档。 /data/corpus/20ng.txt包含每个文档的原始文本，每行对应/data/20ng.txt的相应行 prepare_data.py是准备自己的数据的示例，请注意，文档或句子中的“ \ n”已删除。 归纳版 文本GCN的归纳版本是 ，其中培训过程中未包括测试文档。

描述 该项目旨在消除源自手持摄像机运动或抖动的运动模糊。 它旨在盲目工作，即不需要模糊知识。 使用卷积神经网络估计运动模糊，然后将其用于校准反卷积算法。 该项目包括两个不同的部分： -图像处理部分，包括反卷积算法和正向模型。 -使用神经网络的模糊估计部分。 有关某些视觉见解，请参见 。 该库使用Python3编码。 无论是在图像处理（复杂模糊的建模）还是在模糊估计方面，其贡献都倍受欢迎。 消息 从2020年5月开始，该项目重新启动！ 我们从tensorflow转到pytorch。 我们将把运动模糊模型扩展到比简单的线性运动更复杂的运动。 我们还将解决空间变异情况。 我们计划扩展到电视去模糊。 进步 截至目前（2020年5月），我们支持使用Wiener滤波器对线性模糊进行模糊处理。 安装 在您喜欢的conda环境中，键入： pip install -e . 为了进行开发，请按

斯坦福地震数据集（STEAD）：用于AI的全球地震信号数据集 您可以从这里获取wavefoms： 以下每个文件包含一个hdf5（数据）文件和一个CSV（元数据）文件，用于约200k 3C波形。 您可以下载所需的块，然后使用存储库中提供的代码将它们合并到一个文件中。 GB）噪音 GB）本地地震 GB）本地地震 GB）本地地震 GB）本地地震 GB）本地地震 如果您拥有快速的互联网连接，则可以使用以下链接将整个数据集下载到一个文件中： https://rebrand.ly/整个（合并〜85 GB）本地地震+噪音 注意1：某些Windows和Linux操作系统的解压缩程序有大小限制。 如果解压缩文件时遇到问题，请尝试使用“ 7Zip”软件。 注意2：hdf5文件中还提供了所有元数据（作为与每个波形关联的属性）。 注3：对于某些噪声数据，3个分量的波形相同。 这些与单通道电台

深度微词典学习和编码网络（WACV 2019） | | 引文 如果您使用此代码进行研究，请引用我们的论文。 @article{tang2020dictionary, title={When Dictionary Learning Meets Deep Learning: Deep Dictionary Learning and Coding Network for Image Recognition With Limited Data.}, author={Tang, Hao and Liu, Hong and Xiao, Wei and Sebe, Nicu}, journal={IEEE TNNLS}, year={2020} } @inproceedings{tang2019multichannel, title={Deep Micro-Dictionary

CS291K 使用CNN-LSTM组合神经网络模型对Twitter数据进行情感分析 论文： : 博客文章： : 动机 该项目旨在扩展我们以前使用简单的前馈神经网络（位于此处： ＆ ）进行的情绪分析工作。 相反，我们希望尝试使用Tensorflow构建组合的CNN-LSTM神经网络模型，以对Twitter数据进行情感分析。 依存关系 sudo -H pip install -r requirements.txt 运行代码 在train.py上，更改变量MODEL_TO_RUN = {0或1} 0 = CNN-LSTM 1 = LSTM-CNN 随时更改其他变量（batch_

Deep Learning 经典文章与代码（matlab） 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。

Network intrusion detection systems (NIDSs) play a crucial role in defending computer networks. However, there are concernsregardingthefeasibilityandsustainabilityofcurrentapproacheswhenfacedwiththedemandsofmodernnetworks.More specifically, these concerns relate to the increasing levels of required human interaction and the decreasing levels of detection accuracy. This paper presents a novel deep learning technique for intrusion detection, which addresses these concerns. We detail our proposed nonsymmetric deep autoencoder (NDAE) for unsupervised feature learning. Furthermore, we also propose our novel deep learning classification model constructed using stacked NDAEs.Ourproposedclassifierhasbeenimplementedingraphics processing unit (GPU)-enabled TensorFlow and evaluated using the benchmark KDD Cup ’99 and NSL-KDD datasets. Promising resultshavebeenobtainedfromourmodelthusfar,demonstrating improvements over existing approaches and the strong potential for use in modern NIDSs.